Публикации по теме 'data-science'
Модуль времени VS Модуль DateTime в Python
Введение:
Python, будучи универсальным языком программирования, предлагает множество модулей, которые позволяют разработчикам работать с различными функциями. Два важных модуля для работы с операциями, связанными со временем, — это time и datetime . В этой статье мы рассмотрим наиболее распространенные варианты использования этих модулей, выделив их различия и предоставив наглядные примеры с кодом и выводом для каждого сценария.
Модуль time :
Модуль time в первую очередь..
Как добавить Google Analytics в веб-приложение Streamlit с помощью Streamlit-Analytics
Google Analytics — это бесплатная служба веб-аналитики, которая отслеживает и сообщает о трафике веб-сайта. Streamlit — это платформа приложений с открытым исходным кодом для машинного обучения и науки о данных.
В этом руководстве мы узнаем, как добавить Google Analytics в веб-приложение Streamlit с помощью пакета Streamlit-analytics.
Toyota — производительность модели Save Mar 350
Что ж, модельная программа в итоге закончилась. Он работал нормально и предсказывал точные результаты для , но у меня есть несколько выводов, которыми я решил поделиться с теми из вас, кто разрабатывает свои собственные модели. Если у вас есть мысли или вопросы, не стесняйтесь комментировать ниже.
Прогнозы модели показаны ниже и включают сравнение PFinishRank с ActualFinish каждого водителя в последнем столбце. Эти прогнозы верны, и если бы между квалификацией и днем гонки было..
GAN против автоэнкодеров: сравнение глубинных генеративных моделей
Хотите превратить лошадей в зебр? Сделать своими руками персонажей аниме или знаменитостей? Генеративные состязательные сети (GAN) - ваш новый лучший друг.
«Генеративные состязательные сети - самая интересная идея за последние 10 лет в машинном обучении». - Янн Лекун, директор по исследованиям искусственного интеллекта в Facebook AI
Часть 1 этого руководства можно найти здесь:
Введение в обучение по Тьюрингу и GAN Хотите превратить лошадей в зебр?..
Панды — это просто — 2023 г.
Pandas имеет функции для анализа, очистки, исследования и манипулирования данными.
Импортируйте Pandas, а затем прочитайте данные (в зависимости от формата файла используйте соответствующий формат для read_):
import pandas as pd
import numpy as np
d= pd.read_csv("/content/test.csv")
Начало и конец: при чтении больших наборов данных вместо загрузки всего набора данных и бесконечной прокрутки мы можем использовать .head() для получения 3/4 строк сверху набор данных, или мы..
Сохранение и загрузка файлов CSV с помощью Pandas DataFrames
Pandas DataFrames предоставляют удобные методы для простого управления данными. Формат строки-столбца DataFrame является родным для файлов CSV, и знание того, как сохранять и загружать файлы CSV с помощью Pandas, является важным навыком для любого специалиста по данным!
tqdm в циклах while
Почему циклы for должны приносить все удовольствие?
Вы боретесь с использованием tqdm в циклах while? Тогда эта статья создана для вас!
Код, написанный специалистами по обработке и анализу данных, требует много времени для выполнения, потому что он выполняет множество задач с интенсивным использованием данных. Обычно код представляет собой цикл, перебирающий данные.
Почему это раздражает?
Когда выполнение кода занимает много времени, мы понятия не имеем, когда он завершится...
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..