Публикации по теме 'scipy'
Введение в интеграцию для машинного обучения
Работая в области машинного обучения, нам иногда нужно использовать интеграцию, чтобы упростить нашу работу. В основном интегралы являются обратными производными. Что еще более важно, использование интегрирования позволяет вычислить площадь под кривой почти любой функции. Есть много приложений для интеграции. Например, если вам нужно вычислить вероятность какого-либо события между пределами (о чем мы поговорим позже в этом курсе), вы будете использовать интеграл.
Начнем с простой..
Написание алгоритма линейной регрессии на Python
Когда вы начинаете с машинного обучения, есть пара алгоритмов шаблона «Hello World», которые помогают новичку понять, как работают основные концепции ML. Линейная регрессия — одна из них. В этом посте мы увидим, как написать программу линейной регрессии на Python.
Как новичок, вы все равно должны знать основы python и библиотек python, таких как numpy, matplotlib, pandas и т. д., поскольку мы собираемся использовать эти библиотеки для написания нашего алгоритма.
Во-первых, давайте..
Нелинейная динамика и COVID-19
Моделирование пандемии с помощью Python, NumPy и SciPy
Когда в 2020 году началась пандемия коронавируса, я в свободное время занимался тем же, что и большинство моих коллег: моделировал динамику заражения. Да, я знаю, это звучит немного мрачно, но это было интригующе! На начальном этапе это еще было возможно для любителей, потому что все контрмеры, которые усложняли бы…
Лучшее экспоненциальное преобразование для линеаризации ваших данных с помощью Scipy
Как найти лучший показатель, соответствующий линейной зависимости, с помощью пакета оптимизации scipy.
Итеративный поиск необходим для любого приложения, в котором мы хотели бы найти оптимум, но решение проблемы не может быть выражено в явной форме. Например, в машинном обучении существует множество алгоритмов, которые используют итерационные подходы для поиска наилучшего набора параметров, такие как линейная регрессия Лассо, машины для повышения градиента и т. Д. В этой статье мы..
Статистический анализ с использованием Python
Если вы уже посетили Part1-EDA , вы можете сразу перейти к этому (раздел Статистический анализ ).
Это серия из трех частей , в которой я рассмотрю набор данных, анализируя его, а затем, в конце, выполню прогнозное моделирование. Я настоятельно рекомендую следовать этой серии в указанном ниже порядке, но вы также можете перейти к любой части.
Часть 1, Исследовательский анализ данных (EDA) : Эта часть состоит из сводной статистики данных, но основное внимание будет уделено EDA,..
Как найти перестановку и комбинацию с помощью специальной функции SciPy | Питон
SciPy — это библиотека Python с открытым исходным кодом, используемая для решения научных и математических задач. Scipy также предоставляет функции scipy.special.comb() и scipy.special.perm() для вычисления перестановки и комбинации любого числа.
scipy.special.perm ():
Эта функция вычисляет перестановку заданного числа.
Перестановка — это действие по расположению объектов или чисел по порядку.
Примеры:
P(n,r) = n!/(n-r)
p(5,2) = 5*4*3*2*1 / 3*2*1 = 5*4 = 20..
Вращение кубита с помощью QML
В этой статье мы рассмотрим поворот кубита или перевод состояния |0› в состояние |1› с использованием оптимизации QML, где мы оптимизируем параметры операторов вращения Rx и Ry для достижения состояния |1›.
Мы будем использовать Blueqat SDK на quantumcomputing.com ( Strangeworks ), который представляет собой облачный сервис квантовых вычислений.
Вы можете начать с создания учетной записи на сайтеquantumcomputing.com, перейдя по указанной ссылке: https://quantumcomputing.com/beta ...
