Публикации по теме 'algorithms'


Глубокое погружение в структуры данных с использованием Javascript — Связный список — Шахин Арслан
Связанный список — это фундаментальная и линейная структура данных, известная своей высокой производительностью при вставке и удалении. Он обычно используется в качестве строительного блока в других структурах данных, таких как очереди, графики и деревья. При этом мы также можем сказать, что связанный список — это важный шаг для понимания этих структур данных, а также для создания пользовательских. Существуют различные варианты связанных списков: односвязный список (или мы просто..
Понимание нотации Big O: руководство с примерами JavaScript
Когда дело доходит до анализа производительности алгоритмов и понимания того, как они масштабируются в зависимости от размера входных данных, нотация Big O является мощным инструментом. Он предоставляет способ описания временной и пространственной сложности алгоритмов, помогая разработчикам принимать обоснованные решения относительно своего кода. В этой статье мы рассмотрим концепцию нотации Big O и ее актуальность в контексте JavaScript. Мы также углубимся в некоторые практические..
Демистификация метрик и оценки в машинном обучении
Метрики и оценка в машинном обучении, включая разницу между регрессионными и классификационными метриками. Он также вводит понятие функций потерь, которые измеряют производительность или ошибку прогнозов модели и могут использоваться для обучения на основе градиента. В то время как функции потерь оптимизированы для градиентного спуска, метрики отдают приоритет обеспечению интуитивного понимания эффективности модели. Проще говоря, хотя функции потерь и метрики имеют схожие функции, это..
Наивный байесовский классификатор — Математическая интуиция
Что такое наивный байесовский алгоритм? Это метод классификации, основанный на теореме Байеса с предположением, что наличие определенного признака в классе не связано с наличием какого-либо другого признака. Например, фрукт может считаться бананом, если его цвет желтый и он длинный. Точно так же красный фрукт круглой формы можно считать яблоком. Здесь такие особенности, как форма и цвет плода, являются независимыми признаками. Наивный байесовский классификатор основан на теореме..
Java-архитектура
Выполнение кода Java Файл .java содержит исходный код. Теперь этот исходный код не может работать напрямую. С помощью компилятора файл .java преобразуется в байтовый код (файл .class). Для выполнения этого байт-кода нам нужна виртуальная машина Java (JVM). JVM выполняет байт-код построчно. Из-за этого JVM Java не зависит от платформы . Независимость от платформы Исходный код Java компилируется компилятором Java в байт-код. Байткод не зависит от платформы. Байт-код..
Mango: новый способ байесовской оптимизации в Python
Все, что вам нужно знать об этой библиотеке для масштабируемой настройки гиперпараметров моделей машинного обучения Оптимизация гиперпараметров модели (или настроек модели), пожалуй, самый важный шаг в обучении алгоритма машинного обучения, поскольку он приводит к поиску оптимальных параметров, которые минимизируют функцию потерь вашей модели. Этот шаг также важен для построения обобщающих моделей, не склонных к переоснащению. Наиболее известными методами оптимизации гиперпараметров..
Логистическая регрессия
Логистическая регрессия в алгоритме контролируемого машинного обучения, который используется, когда переменная ответа является категориальной. Содержимое таблицы:- Определение Типы логистической регрессии Допущения логистической регрессии Почему логистика важнее линейной? Отношение шансов и логит Модель логистической регрессии Функция стоимости Показатели оценки Ссылки Определение Логистическая регрессия использует функцию логита, которая помогает найти..