Поиск по сайту:

Структуры данных и алгоритмы

Монотонные отношения Монотонные отношения -

Различные отношения между несколькими переменными могут помочь нам получить дополнительное представление о наших данных в математике. В целом отношения могут быть растущими, линейными или убывающими. Различные тесты также применяются для измерения этих отношений между переменными. Мы рассмотрим монотонную связь между двумя переменными и способы ее проверки.   Что такое ковариация? Ковариация — это статистика, которая исследует, как две случайные величины изменяются вместе, и измеряет их взаимосвязь. Разница между дисперсией и ковариацией заключается в том, что дисперсия измеряет вариацию однойЧитать далее… >

Алгоритм топологической сортировки Алгоритм топологической сортировки -

Алгоритм топологической сортировки работает с DAG (прямой ациклический граф). Смысл топологической сортировки в том, что если какой-либо узел указывает на другой узел, то после него будет идти узел, указывающий на другой узел. Таким образом, в этом случае, если у нас есть циклический граф, мы не можем предсказать, какой узел после какого узла. Вот почему алгоритм топологической сортировки работает только с ациклическим графом, а не с циклическим графом. Каждый граф имеет более одной топологической последовательности сортировки, поскольку она зависитЧитать далее… >

Алгоритм Крускала Алгоритм Крускала -

Граф, не имеющий направлений, называется неориентированным графом. Каждый граф должен иметь путь от одного узла к другому узлу. Остовное дерево также является неориентированным связным графом, в котором присутствуют все узлы графа с минимальным количеством ребер. Если остовное дерево не имеет всех узлов графа, то мы не можем сказать, что это остовное дерево. Суммарные веса остовного дерева будут меньше исходного веса графа, так как мы соединили его через ребра минимального веса. Остовное дерево также не имеет цикла. Любой граф имеет более одногоЧитать далее… >

Алгоритм Прима Алгоритм Прима -

Минимальное связующее дерево: Граф, не имеющий направлений, называется неориентированным графом. Каждый граф должен иметь путь от одного узла к другому узлу. Остовное дерево также является неориентированным связным графом, в котором присутствуют все узлы графа с минимальным количеством ребер. Если остовное дерево не имеет всех узлов графа, то мы не можем сказать, что это остовное дерево. Суммарные веса остовного дерева будут меньше исходного веса графа, так как мы соединили его через ребра минимального веса. Покрывающее дерево также не имеет цикла. Любой графЧитать далее… >

Что такое анализ данных? Что такое анализ данных? -

С момента внедрения больших данных в наши современные бизнес-модели необходимость в извлечении, анализе и обработке данных становится все более важной для компаний во всех отраслях промышленности. По мере увеличения объема сбора данных возрастает и потребность в их чтении и понимании. Аналогичным образом, естественные языки требуют перевода для эффективного межличностного общения, компьютерные языки и языки программирования также требуют таких процессов. Вот тут-то и начинается анализ данных. В своей простейшей форме анализ данных преобразует неструктурированные, а иногда и нечитаемые данныеЧитать далее… >

Логистическая регрессия с использованием PyTorch Логистическая регрессия с использованием PyTorch -

Логистическая регрессия — это хорошо известный алгоритм машинного обучения, который используется для решения задач двоичной классификации. Он является производным от алгоритма линейной регрессии, который имеет непрерывную выходную переменную, а логистическая регрессия может даже классифицировать более двух классов, слегка изменив ее. Мы рассмотрим концепцию логистической регрессии и то, как она реализована в PyTorch, полезной библиотеке для создания моделей машинного обучения и глубокого обучения.   Концепция логистической регрессии Логистическая регрессия — это алгоритм двоичной классификации. Это алгоритм принятияЧитать далее… >

Линейная регрессия против логистической регрессии. Введение Линейная регрессия против логистической регрессии. Введение -

Хотя машинное обучение не ново, сейчас данных больше, чем когда-либо прежде, что способствует его популярности в последнее время. Мы рассмотрим два популярных алгоритма машинного обучения: линейную регрессию и логистическую регрессию с математикой и реализацией.   Что такое линейная регрессия? Линейная регрессия — это простой, но эффективный алгоритм машинного обучения с учителем для прогнозирования непрерывных переменных. Линейная регрессия пытается определить, как входная переменная (независимая переменная) отличается от выходной переменной (переменная ответа). Многие продвинутые алгоритмы контролируемого машинного обучения основаны наЧитать далее… >

Руководство по структуре данных кучи Руководство по структуре данных кучи -

Данные — это набор значений. Данные можно собирать и помещать в строку, в столбец, в таблицу или в виде дерева. Структура данных — это не только размещение данных в любой из этих форм. В вычислениях структура данных представляет собой любой из этих форматов, плюс взаимосвязь между значениями, плюс операции (функции), выполняемые над значениями. У вас уже должны быть базовые знания о древовидной структуре данных, прежде чем вы сюда приедете, поскольку содержащиеся в нем концепции будут использоваться здесь с небольшимиЧитать далее… >

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам:

Заполните форму и наш менеджер перезвонит Вам в самое ближайшее время!

badge
Обратный звонок 1
Отправить
galka

Спасибо! Ваша заявка принята

close
galka

Спасибо! Ваша заявка принята

close