Публикации по теме 'data-science'


Работа с алгоритмом Forward-Backward часть 3(искусственный интеллект)
Алгоритмы «вперед-назад» с двуаллельной моделью мутации-дрейфа: ортогональные полиномы и подход на основе модели слияния/урны (arXiv) Автор: Клаус Фогль , Сандра Пир , Линетт Кейтлин Микула . Аннотация: Вывод предельной вероятности конфигураций выборки аллелей с использованием обратных алгоритмов дает идентичные результаты с коалесцентной моделью Кингмана, моделью Морана и диффузионной моделью (с точностью до масштабирования по времени). Для вывода о вероятностях частот аллелей..
Новые разработки в вычислительной физике
Точная вспомогательная система Кона-Шама по плотности основного состояния твердых тел ( arXiv ) Автор: Аюб Ауина , Маттео Гатти , Сиюань Чен , Шивэй Чжан , Люсия Рейнинг Аннотация: Система Кона-Шама (KS) является вспомогательной системой, эффективный потенциал которой в большинстве случаев неизвестен. В принципе она определяется плотностью основного состояния и была найдена численно для некоторых низкоразмерных систем путем обращения уравнений КС, начиная с заданной..
Подробное руководство по регистрации пользователей, входу и выходу из системы во Flask
Как настроить учетные записи пользователей в Flask Когда пользователи регистрируют учетную запись на определенном сайте, они могут войти в систему с данными. В процессе входа сайт отправляет запрос на сервер, чтобы проверить, совпадают ли предоставленные данные с данными в базе данных. Если эта информация о пользователе найдена, пользователь успешно входит в систему и получает доступ к другим страницам. Концепция аутентификации и авторизации Аутентификация — это процесс..
Понимание деревьев решений в машинном обучении (CART)  — Часть 2: Кодирование с нуля с использованием NumPy
Сначала я собирался сделать это в виде серии блогов (как и в случае с моими блогами о нейронных сетях ), но решил, что лучше обучать этому с помощью видео. . . так я и сделал. Это часть 2, где я создаю алгоритм CART для решения набора данных о диабете Пима . Я предлагаю вам следовать вместе! ССЫЛКА: https://www.youtube.com/watch?v=TDkZev5xjfg or Посмотреть Часть 1 здесь (изображение для заголовка)
Применение прогнозирования транспортных потоков, часть 5
Пространственно-временная связь с вейвлетом: прогнозирование распутанного потока трафика с помощью сети эффективного спектрального графика (arXiv) Автор: Ючэнь Фан , Яньцзюнь Цинь , Хайюн Луо , Фан Чжао , Бинбин Сюй , Чэньсин Ван , Лян Цзэн . Аннотация: Прогнозирование дорожного движения имеет решающее значение для общественной безопасности и оптимизации ресурсов, но является очень сложной задачей из-за трех аспектов: метод, который не может точно уловить..
DS 101: Alteryx для гражданских специалистов по данным
Наука о данных DS 101: Alteryx для гражданских специалистов по данным Как использовать возможности Alteryx для анализа ваших данных без необходимости программирования В наши дни большинство компаний движутся к концепции C itizen Data Scientists , предоставляя инструменты профильным экспертам (SME) для создания собственных моделей машинного обучения. Преимущество этого подхода заключается в том, что он обеспечивает значимую интерпретацию результатов и ничего не теряется при..
Лучший способ научиться программированию
Обучение программированию может быть сложным, но в конечном итоге полезным опытом. Независимо от того, являетесь ли вы полным новичком или имеете некоторый опыт программирования за плечами, всегда полезно иметь план того, как подойти к процессу обучения. В этой статье мы рассмотрим несколько советов по поиску лучшего способа изучения программирования для ваших нужд и целей. Начните с четкой цели. Прежде чем вы начнете учиться программировать, важно иметь четкую цель. Вы хотите..