Публикации по теме 'python'
Эффективность и удовольствие от базового процесса обучения программированию, вот как это сделать
Всем привет с новым постом! На этот раз наша тема посвящена изучению основ программирования. Под обучением программированию я подразумеваю помощь в доступе к нужным ресурсам. Я постараюсь рассказать о методах, которые могут облегчить вам выбор из неограниченных ресурсов.
Когда я начинал свое приключение в области науки о данных, областью, которая пугала меня больше всего и казалась самой незавершенной, было программирование. Мой предыдущий опыт программирования не очень помог понять..
Почему вы должны рассмотреть язык программирования Nim
Прошло, наверное, три года с тех пор, как я открыл для себя язык программирования Nim. Тогда он еще не достиг версии 1.0, несмотря на то, что разрабатывался почти десять лет. Я был заинтригован его заявлениями и особенностями, но не стал углубляться.
В прошлом году я решил серьезно попробовать Нима. Проведя некоторое время с языком, я полностью влюбился в него. Nim позволил мне понять преимущества некоторых языковых конструкций, и, изучив Nim, я также научился писать более..
Линейная регрессия методом наименьших квадратов — ML с нуля (часть — 1)
(Глубокое погружение в обычный метод наименьших квадратов)
Введение
Математика и Программирование — это два основных компонента науки о данных, которыми должен овладеть каждый специалист по работе с данными, чтобы преуспеть в этой конкурентной области. Но изучение математики и практика кодирования — это больше, чем кажется на первый взгляд.
Вот почему мы начали эту серию статей, Алгоритмы машинного обучения , с нуля. Мы проведем вас через неоднозначный лес машинного..
Автоматизируйте конвейер разработки машинного обучения с помощью PyCaret
Автоматизируйте конвейер разработки машинного обучения с помощью PyCaret
Наука о данных — это непросто, мы все это знаем. Даже программирование требует много ваших циклов, чтобы полностью освоиться. Не поймите меня неправильно, мне в какой-то степени нравится быть разработчиком, но это сложно. Вы можете прочитать и посмотреть массу видеороликов о том, как легко заняться программированием, но, как и во всем в жизни, если вы не увлечены этим, вы можете столкнуться с некоторыми..
Если вы используете Pycharm, используйте его встроенный отладчик
# Приходит от того, кто не использовал его в течение длительного времени
Когда мы переходим из университета/школы в рабочую среду, мы обычно переходим от крошечных/маленьких приложений к крупным корпоративным приложениям. Но мы могли бы принести некоторые из наших старых привычек.
Одна из таких привычек — использовать функцию print() для отладки. В небольших университетских проектах функция print() работает достаточно хорошо, чтобы мы могли отлаживать наши методы/функции. Но не..
Расчеты Sklearn TF-IDF объяснены
В своем предыдущем блоге я объяснил CountVectorizer.
Ссылка на блог - › CountVectorizer
CountVectorizer подсчитывает частоту уникальных слов в корпусе. Это может быть полезно, если вы просто ищете слово и хотите узнать, как часто это слово используется в документе.
Однако, если вы хотите знать, какова основная цель документа, использование только частоты слов в корпусе может привести к ошибочной классификации.
В документе очень часто используются несколько..
Большие данные?? Будут ли данные достаточно большими….
Привет, приятели, давайте расслабимся и повеселимся о больших данных… Что такое большие данные?? Почему это используется…?? Не охота знать…..
Большие данные
➡ Большие данные — это сочетание технологий для хранения, анализа и управления большими объемами данных, а также макроинструмент для наблюдения закономерностей в хаосе этого информационного взрыва с целью построения умных решений.
➡ Это просто концепция, а не программное обеспечение.
➥ Использование больших данных
Сегодня..
Новые материалы
Обучение модели Keras с большим набором данных (пакетное обучение)
Привет народ!! В этом блоге я собираюсь обсудить очень интересную особенность Keras. При обучении любой модели глубокого обучения обязательным условием для получения хорошего результата..
Раскрытие возможностей сверточных нейронных сетей: обучение аутентификации изображений
1.0 ВВЕДЕНИЕ
В области анализа цифровых изображений насущной необходимостью стала разработка надежных методов, позволяющих отличить подлинные изображения от поддельных. С появлением сложных..
Изучение основных библиотек Python для науки о данных
В эпоху больших данных и информационной перегрузки способность извлекать значимую информацию из огромных наборов данных стала важнейшим навыком. Именно здесь в игру вступает наука о данных...
Легко загружать в React элемент HTML в виде изображения
Много раз на наших сайтах нам нужно сделать кнопку доступной для пользователей, чтобы они могли загружать содержимое страницы. Иногда нам нужно загрузить таблицу, график или, в более общем..
Запуск кластера Stable Diffusion на GCP с обслуживанием tensorflow (часть 1)
Часть 1. Настройка инфраструктуры с помощью Terraform
В первой части этого руководства, состоящего из двух частей, мы научимся создавать кластер Kubernetes, который развертывает модель Stable..
Внедрение человечности в машинное обучение
Иногда мне хочется, чтобы прогресс в кодировании был хоть немного более полезным. Если использовать баскетбол — еще одно хобби всей моей жизни — для сравнения: когда я забиваю мяч, это гораздо..
Обнаружение выражений лица и поз с помощью машинного обучения
От обнаружения лица человека до доступа к устройствам или распознавания человека с помощью камер видеонаблюдения или прогнозирования стратегий в спорте путем определения ключевых точек поз или..