Свързани публикации 'data'


Работа с насочени ациклични графики част 2 (Машинно обучение)
Бейсов непараметричен стохастичен блоков модел за насочени ациклични графики (arXiv) Автор : : Клемънт Лий , Марко Батистън Резюме: Насочените ациклични графики (DAG) обикновено се използват в статистиката като модели, като байесови мрежи. В тази статия предлагаме стохастичен блоков модел за данни, които са DAG. Две основни характеристики на този модел са включването на топологичното подреждане на възлите като параметър и използването на процеса на Pitman-Yor като приоритет за..
Нови разработки в изчислителната физика
Точна спомагателна система на Kohn-Sham от плътността на основното състояние на твърдите тела ( arXiv ) Автор: Ayoub Aouina , Matteo Gatti , Siyuan Chen , Shiwei Zhang , Lucia Reining Резюме: Системата Kohn-Sham (KS) е спомагателна система, чийто ефективен потенциал в повечето случаи е неизвестен. По принцип се определя от плътността на основното състояние и е намерено числено за някои системи с ниска размерност чрез обръщане на KS уравненията, като се започне от дадена..
Малко за битове и байтове
През училищните дни използвахме да броим 0, 1, 2..9.. и използвахме десетична числова система с основа 10, състояща се от 10 цифри. Всяко число може да бъде образувано с помощта на степени на 10. За напр. 125 е: Това е, което използвахме досега. Но тогава какво е 0 и 1. Защо 0 и 1? Нашите компютри са електрически устройства, които разбират дали са включени или изключени. Ние следваме двоична система, състояща се от две цифри 0 и 1, за да комуникираме с тях. Нека да е текст,..
Преобразувайте числови данни в категорични данни.
Функцията pd.cut() в Pandas се използва за групиране на стойности в дискретни интервали. Тази функция е полезна за сегментиране и сортиране на стойности на данни в контейнери и за преобразуване на непрекъсната променлива в категориална променлива. Синтаксисът за pd.cut() е както следва: pd.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates=”raise”,) x е входният масив, който трябва да бъде групиран. Трябва да е едномерен. bins..
Разбиране на употребата на екстраградиентен метод (оптимизация)
Екстраградиентен метод в оптимизацията: конвергенция и сложност ( arXiv ) Автор: Trong Phong Nguyen , Edouard Pauwels , Emile Richard , Bruce W. Suter Резюме: Разглеждаме метода на екстраградиента за минимизиране на сумата от две функции, като първата е гладка, а втората е изпъкнала. При предположението на Kurdyka-Lojasiewicz, ние доказваме, че последователността, получена от екстраградиентния метод, се сближава до критична точка на проблема и има крайна дължина...
Напредък в приложенията на скрити модели на Марков част 1 (машинно обучение)
Извеждане на модалности на обучение в училищния район по време на пандемията от COVID-19 със скрит модел на Марков (arXiv) Автор: Mark J. Panaggio , Mike Fang , Hyunseung Bang , Paige A. Armstrong , Alison M. Binder , Julian E. Grass , Jake Magid , Марк Папазян , Кари К. Шапиро-Мендоса , Шарин Е. Паркс Резюме: В това проучване бяха изследвани модалностите на обучение, предлагани от държавните училища в Съединените щати, за да се проследят промените в дела на..
Как се развива областта на роботиката част2
Извличане на дърво на задачите за роботизирано готвене (arXiv) Автор: Сандийп Бондалапати Резюме: Роботиката се използва за насърчаване на творчеството. Хората могат да извършват работа по свой уникален начин, в зависимост от обстоятелствата. Тази ситуация се отнася за готвенето на храна. Роботизираната технология в кухнята може да ускори процеса и да намали натоварването му. Все още обаче потенциалът на роботиката в кухнята е нереализиран. В това есе се въвежда идеята за..