Публикации по теме 'data-science'
5 библиотек Python, которые поднимут ваши навыки машинного обучения на новый уровень!
Библиотеки Python, которые сделают машинное обучение простым и легким.
Python — это универсальный язык для машинного обучения, предлагающий широкий выбор библиотек.
В этой статье мы обсудим пять лучших библиотек Python для машин…
Чтение и обработка больших наборов данных за секунды - Часть 1
Обработка миллиардов строк за секунды…
Vaex - это высокопроизводительная библиотека Python с открытым исходным кодом для ленивых фреймов данных вне ядра, которая позволяет выполнять визуализацию, исследование, анализ, машинное обучение для табличных наборов данных, используя такие методы, как эффективные алгоритмы вне ядра, отображение памяти и ленивые оценки. . Можно просмотреть более миллиарда строк и выполнять различные статистические функции, агрегировать и строить впечатляющие..
Разделите файл по процентам и произвольно распределите содержимое
Разделить исходный файл по процентному соотношению (10% / 90%), где содержимое обоих файлов распределяется случайным образом. Простой метод разделения файлов и случайного распределения экземпляров.
import random
with open('source.txt', 'r', encoding='utf-8') as source_file:
data = [
row.strip()
for row in source_file.readlines()
]
random.shuffle(data)
percentage = .2
pivot = int(len(source_data) * percentage)
development_set, holdout_set = (data[:pivot],..
Искусственный интеллект для управления кредитными рисками
Как оценить вероятность дефолта с помощью нейронной сети
Кредитный риск концептуально существует уже тысячи лет, полезные кредитные рейтинги — около века, количественные оценки кредитного риска — полвека, а в последнее время наука о данных за последние несколько лет повысила его точность. Тем не менее, по-прежнему существуют проблемы с целостностью данных, методологический скептицизм и распространенное чрезмерное упрощение путей кредитных событий. Ниже я описываю свой подход,..
6 основных методов Дандера, о которых должны знать разработчики Python
Что такое методы Дандера?
Это методы, связанные с классом в Python.
Цель их состоит в том, чтобы предложить полезную функциональность классам.
Чтобы просмотреть все методы Dunder, связанные с объектом ( str в нашем примере), мы можем использовать встроенную функцию dir следующим образом.
print(dir(str))
Это выводит на:
[ '__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__',..
Основы машинного обучения для энтузиастов науки о данных
Обзор
Необходимость машинного обучения в современном мире Различные концепции, связанные с машинным обучением Ресурсы для изучения машинного обучения Объем машинного обучения
Машинное обучение – это новая технология, позволяющая компьютерам автоматически обучаться на основе прошлых исторических данных .
Машинное обучение использует различные математические алгоритмы для построения моделей и предоставления результатов в виде прогнозов .
Он применяется в различных областях,..
Увеличение изображения для глубокого обучения с использованием Keras и выравнивания гистограмм
В этом посте мы рассмотрим:
Увеличение изображения: что это такое? Почему это важно? Керас: Как использовать его для базового увеличения изображения. Выравнивание гистограммы: что это такое? Чем это полезно? Реализация методов выравнивания гистограммы: один из способов изменить файл keras.preprocessing image.py.
Увеличение изображения: что это такое? Почему это важно?
Глубокие нейронные сети, особенно сверточные нейронные сети (CNN) , особенно хорошо справляются с задачами..
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..