Публикации по теме 'algorithms'
Разработка приложения для прогнозирования оттока клиентов: мой путь в науке о данных
Введение:
Как специалист по данным, я приступил к интересному проекту, направленному на решение проблемы оттока клиентов в телекоммуникационной отрасли. В этой статье я познакомлю вас с процессом разработки приложения для прогнозирования оттока клиентов, целью которого является улучшение качества обслуживания клиентов и снижение оттока. Присоединяйтесь ко мне, и я расскажу о своем путешествии, от исследования данных и разработки моделей до развертывания приложений.
Развертывание..
Структуры данных на основе политик
Сталкиваетесь ли вы с трудностями при решении проблем кода, связанных с счетчиком инверсий ? Тогда мой сегодняшний блог для вас! Продолжай читать :)
Во-первых, позвольте мне сделать краткое вступление. Счетчик инверсий для массива указывает - насколько далеко (или близко) массив от сортировки. Если массив уже отсортирован, то счетчик инверсий равен 0. Давайте рассмотрим пример массива, arr = {8, 4, 2, 1}. Данный массив имеет шесть инверсий: (8,4), (4,2), (8,2), (8,1),..
Хеш-таблица в Python
Использование md5 из hashlib в Python 3 здесь
Хеш-таблица - это структура данных, которая используется для хранения данных в виде пар ключ-значение. Данные, которые уже хранятся в хэш-таблице, можно получить, используя ключ в качестве ссылки. Вот почему хеш-таблицы обычно используются в качестве структур данных таблицы поиска, потому что они действительно быстрые и надежные при хранении пар ключ-значение, где требуется быстрый поиск.
Хеш-таблица обычно представляет собой n-мерный..
Применение жадных алгоритмов к реальным задачам
Введение
Давным-давно в далекой-далекой стране жила группа блестящих ученых-компьютерщиков, которым было поручено решить одни из самых сложных проблем в мире. Они пробовали всевозможные причудливые алгоритмы, но ни один из них не работал так хорошо, как им хотелось.
Однажды они наткнулись на хитрый маленький алгоритм, известный как «жадный алгоритм». Сначала они были настроены скептически. Это казалось слишком простым, чтобы быть эффективным. Но когда они начали играть с ним, они..
8 алгоритмов машинного обучения на Python - вы должны научиться
Алгоритмы машинного обучения на Python - вы должны УЧИТЬСЯ
Алгоритмы машинного обучения на Python
Ниже приведены алгоритмы машинного обучения Python:
а. Линейная регрессия
Линейная регрессия - это один из контролируемых алгоритмов машинного обучения в Python, который наблюдает за непрерывными функциями и прогнозирует результат. В зависимости от того, работает ли он с одной переменной или с множеством функций, мы можем назвать это простой линейной регрессией или множественной..
Глава 1. Введение в разработку алгоритмов
У хорошего алгоритма есть три желательных свойства. Мы ищем правильные и эффективные алгоритмы, которые просты в реализации .
1.1 Оптимизация тура робота
Задача: оптимизация тура робота Входные данные: набор S из n точек на плоскости. Выход: какой кратчайший циклический маршрут посещает каждую точку множества S?
1. Что бы вы ни делали для выбора первой точки, правило ближайшего соседа обречено на некорректную работу на определенных наборах точек. См. рисунок ниже.
2...
Жизненный цикл разработки машинного обучения.
Пошаговый процесс жизненного цикла разработки машинного обучения.
1. Постановка проблем.
Формулировка проблемы: четко определите проблему, которую вы пытаетесь решить, или цель, которую вы хотите достичь с помощью машинного обучения. Понимание бизнес-требований, доступных данных и критериев успеха проекта.
2. Сбор данных.
Сбор данных или сбор данных. Соберите соответствующие данные, необходимые для обучения и оценки вашей модели машинного обучения. Это может включать получение..
