Векторы — это математические объекты, которые имеют как величину, так и направление. Они используются для представления физических величин, таких как скорость, сила и ускорение. В этой статье мы рассмотрим основы векторов, включая их определение, свойства и операции. Определение вектора Вектор — это математический объект, который имеет как величину, так и направление. Это может быть представлено графически как направленный отрезок, где длина отрезка представляет величину, а..

Нахождение на Medium в течение нескольких месяцев стало замечательным опытом. Клянусь, этот опыт был волнующим и веселым одновременно. Я увлекся средой через Freecode Camp (FCC) — ИМХО, это одна из лучших платформ для обучения программированию, ‹‹, так как мне приходилось быть в курсе тенденций в кодировании, когда я участвовал в своем путешествии по внешнему программированию через платформу FCC › ›. Клянусь, это был потрясающий опыт для меня. Одна область, в которую я влюбился в..

Хотите написать нам? Вот как. Примечание. В настоящее время мы принимаем только наварцев для написания статей для издания Navara. Прежде всего, потрясающе! Мы очень рады приветствовать вас как писателя, независимо от вашего опыта в писательстве или публикации. Мы с нетерпением ждем возможности помочь вам начать, продолжать идти и заявить о себе как о эксперте в области, которая вам нравится. Давайте начнем! Подача заявки в качестве писателя Чтобы подать заявку в качестве..

(Автором статьи является Рози Шах, руководитель отдела исследований и разработок, The Exploring Minds, под редакцией Анджали Сингхви.) Введение Большие данные и машинное обучение — две самые мощные и прорывные технологии, меняющие обрабатывающую промышленность. Большие данные относятся к большим и сложным наборам данных, которые генерируются различными источниками, такими как датчики, машины, продукты, клиенты, поставщики и т. д. Машинное обучение относится к области искусственного..

Ведутся огромные исследования в области оценки производительности любых моделей машинного обучения. Оценка производительности классификатора всегда сложнее по сравнению с регрессором. Возьмем пример: Предположим, нам нужно предсказать пол человека. И мы пишем очень глупую модель, которая предсказывает, что все мужчины. Для такой модели в пуле из 100 человек, где 90 мужчин и 10 женщин, точность составляет 90%. Это огромно и совершенно неправильно. Для такого контекста разработана..