В этой статье я расскажу, как я разрабатываю веб-приложение на основе машинного обучения, которое может прогнозировать шансы отдельных игроков и сторон на подбор на площадке. Прежде всего, позвольте…
machine-learning
Примечание. В этой статье я покажу только развертывание вашего Flask API в Google App Engine. Чтобы узнать, как создать проект и включить выставление счетов в GCP, вы можете…
Глубокое обучение (DL) — это постоянно растущая популярная часть более широкого семейства методов машинного обучения. В наши дни спрос на интеллектуальные мобильные приложения, использующие глубокое обучение, очень высок….
Вы узнаете, как подключить студию Android к серверу Flask. Все мы знаем, что мобильные устройства не обладают мощностью по сравнению с ПК, мы можем многое делать с нашими…
Операторы тройника, экспозиции и конвейера присваивания для написания чистого кода Помимо хостинга основного оператора канала% ›%, используемого сообществом Tidyverse, пакет magrittr в Tidyverse содержит еще несколько операторов канала….
Давайте разработаем приложение для парсинга веб-страниц в реальном времени с R — намного проще, чем с Python Трудно найти хороший набор данных. Это ожидаемо, но бояться нечего. Такие…
часть 2: визуализация TL;DR Пакет R fairmodels упрощает обнаружение смещения посредством визуализации модели. Он реализует несколько стратегий смягчения, которые могут уменьшить смещение. Это позволяет легко использовать проверки показателей…
Основы машинного обучения с R. И еще много чего. Я решил начать целую серию статей о машинном обучении с R. Нет, это не значит, что я выхожу из…
Существует множество подробных руководств о том, как начать работу с машинным обучением с использованием Python. В этих руководствах основное внимание уделяется использованию фреймворков глубокого обучения (например, TensorFlow, PyTorch,…
Я загрузил пакет lightgbm на RStudio и попытался запустить с ним модель. Скрипт основан на Retip. Функция такая: > fit.lightgbm function (training, testing) { train <- as.matrix(training) test…