Рубрика «python» - 152

в 8:58, , рубрики: data science, numpy, python, Блог компании Skillbox, вычисления, математика, Учебный процесс в IT

Python и DataScience: изучаем возможности универсальной библиотеки Numpy - 1

От переводчика: это перевод материала Ракшита Васудева, давно и плотно изучающего DataScience и применение в ней языка Python. Автор рассказывает о мощной библиотеке Numpy, который позволяет реализовать многие возможности машинного обучения и работы с большими данными.

Numpy — математическая библиотека для Python. Она позволяет выполнять разного рода вычисления эффективно и быстро. Она значительно расширяет функциональность Python благодаря специальным решениям, которые в ней применяются. В этой статье рассказывается о базовых возможностях Numpy, и это только первая часть; чуть позже будут опубликованы и другие. Статья для тех, кто только начинает изучать Numpy, вступая в дивный мир математики в Python.
Читать полностью »

в 11:08, , рубрики: django, python, Блог компании IT-People, конференция, машинное обучение, Программирование

22-23 июля прошла шестая конференция для python-программистов PyCon Russia. Под катом — много видео, презентации и фотографии. А еще посмотрите отчетный ролик — в нем коротко о том, как прошел PyConRu-2018.

Читать полностью »

в 20:13, , рубрики: python, полезные приёмы, Программирование

В предыдущей статье мы рассмотрели несколько интересных моментов языка python, разумеется, одной статьёй они не исчерпываются, поэтому продолжим.

В одном из комментариев рассматривался следующий код:

SEX = 'Female', 'Male'
sex = SEX[True]  # -> Male
sex = SEX[False] # -> Female

Читать полностью »

в 14:51, , рубрики: big data, data mining, data preprocessing, data science, machine learning, python, математика, машинное обучение

Рассмотрим один из сценариев, при котором ваша модель машинного обучения может быть бесполезна.

Есть такая поговорка: «Не сравнивайте яблоки с апельсинами». Но что делать, если нужно сравнить один набор яблок с апельсинами с другим, но распределения фруктов в двух наборах разное? Сможете работать с данными? И как будете это делать?
Насколько данные для обучения модели (не)похожи на тестовую выборку? - 1
Читать полностью »

в 3:02, , рубрики: data mining, matplotlib, python, анализ данных, Блог компании EastBanc Technologies, визуализация данных, графики и диаграммы, машинное обучение

«Наши сайнтисты сгенерировали кучу графиков, а мы совершенно не знаем, куда их девать. Давайте попробуем их хоть как-то пристроить». (с) подслушано

«Плохие графики везде. В моей работе я постоянно встречаю крайне сомнительные визуализации данных. Никто не делает плохие графики намеренно. Но это происходит. Опять и опять. В каждой компании во всех отраслях экономики сотрудниками всех уровней. Это происходит в СМИ. Это происходит там, где вы ожидаете, что люди должны уметь визуализировать данные». (с) автор книги

Это происходит и здесь, на Хабре: просматривая статьи в потоке «Визуализация данных», часто ловлю себя на мысли, что не понимаю и не могу схватить суть того, что отображено. В статье рассмотрим несколько примеров. И что самое неприятное для меня, это происходит и в моей работе тоже. Не постоянно, но чаще, чем хотелось бы.

«Storytelling with Data», Cole Nussbaumer Knaflic: неформальный обзор-конспект книги - 1

Название книги «Storytelling with Data» звучало убедительно. Выбрал её для вечернего чтения и не пожалел. В книге нет формул, хитрых и необычных графиков, сложных кейсов. Понятный английский. Качественная печать. Читается как художественная литература. Книга будет полезна всем, кому приходится делать презентации на основе данных. Думаю, что особенную пользу она принесёт тем, кто занимается аналитикой данных.

Этот обзор очень неформальный: вперемешку идут мысли автора книги, мои мысли, ситуации из моей работы, а также шпаргалки по matplotlib по ссылкам. Будет много картинок. Почти все иллюстрации перерисованы из книги на Python.
Читать полностью »

в 0:28, , рубрики: python, Алгоритмы, алгоритмы сортировки, визуализация данных, Программирование, Совершенный код

Сортировки выбором - 1

В чём идея сортировок выбором?

  1. В неотсортированном подмассиве ищется локальный максимум (минимум).
  2. Найденный максимум (минимум) меняется местами с последним (первым) элементом в подмассиве.
  3. Если в массиве остались неотсортированные подмассивы — смотри пункт 1.

Читать полностью »

в 18:08, , рубрики: python, машинное обучение, управление процессами в IT

В рамках поддержки продукта мы постоянно обслуживаем обращения от пользователей. Это — стандартный процесс. И как любой процесс, его нужно регулярно критически оценивать и улучшать.

Мы знаем о некоторых систематически проблемах, которые хорошо-бы решить и, по возможности, без привлечения дополнительных ресурсов:

  • ошибки в диспетчеризации заявок: мы получаем что-то "чужое", другие команды иногда получают что-то "наше".
  • сложно оценить "сложность" заявки. Если заявка сложная — ее можно передать сильному аналитику, а с простой — и начинающий справится.

Решение любой из указанных задач будет положительно влиять на скорость обработки заявок.

Применение машинного обучения, в приложении к анализу содержания заявки, выглядит как реальная возможность улучшить процесс диспетчеризации.

В нашем случае задачу можно сформулировать следующими задачами классификации:

  1. Убедиться, что запрос корректно отнесен к:
    • конфигурационной единице (одна из 5 в рамках приложения или "другие")
    • категории обслуживания (инцидент, запрос информации, сервисный запрос)
  2. Оценить ожидаемое время на закрытия запроса (как высокоуровневый индикатор "сложности").Читать полностью »

в 13:10, , рубрики: android, java, keras, machine learning, python, TensorFlow, машинное обучение, Разработка под android

Итак, вы разработали и натренировали свою нейронную сеть, для выполнения какой-то задачи (например то же распознавание объектов через камеру) и хотите внедрить ее в свое приложение на андроид? Тогда добро пожаловать под кат!
Читать полностью »

в 11:37, , рубрики: python, полезные приёмы, Программирование

Я уже несколько лет программирую на python, однако, недавно осознал, что множество полезных приёмов и интересных моментов прошли мимо меня, возможно, я не один такой, поэтому решил перечислить их здесь, надеюсь, данные приёмы пригодятся кому-то в работе или побудят познакомиться с этим языком поближе.
Читать полностью »

в 18:07, , рубрики: programming languages, python, python3, изучение языков, Программирование

Изучать Python3 я начал с документации на официальном сайте. Мне понравились примеры кода, но, к сожалению, они были там не интерактивными. Хотелось попробовать выполнить код самостоятельно, с разными входными данными и посмотреть на выводимый результат. Так же мне лично легче запоминаются конструкции языка, если я их набрал несколько раз вручную. Python консоль для этого подходит отлично, но хотелось так же иметь своего рода шпаргалку, к которой можно было бы вернуться при написании программ в дальнейшем, если, например, возникнет вопрос, как в Python-е написать цикл for и т.п. И последней каплей стало желание автоматической проверки стиля написания кода в соответствии с существующими стандартами. Читать и вникать в них было лень, поэтому хотелось чтобы проверка кода была автоматической и подсказывала какие ошибки я делаю и как их исправить.

В итоге все свои эксперименты я вылил на GitHub.

Песочница и шпаргалка по изучению Python - 1

Читать полностью »

1...1020...151152153...160170...352
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js