Публикации по теме 'jupyter-notebook'
Контрольный список по науке о данных: лучшие практики для поддерживаемых проектов по науке о данных
Разработка программного обеспечения для науки о данных
Контрольный список по науке о данных: лучшие практики для поддерживаемых проектов по науке о данных
16 шагов для создания поддерживаемых проектов данных
За годы работы я разработал десятки проектов в области науки о данных и машинного обучения и усвоил несколько уроков на собственном горьком опыте. Без структуры и стандартов воцаряется хаос, что затрудняет последовательный прогресс. Я составил список лучших практик для..
Интеграция моделей машинного обучения с Tableau
Развертывание обученных моделей машинного обучения на Python непосредственно в таблице с помощью библиотеки TabPy
Tableau - очень эффективный инструмент для быстрого создания интерактивных визуализаций данных, который пользуется наибольшим успехом в сообществе специалистов по науке о данных. Все специалисты по обработке данных, которые использовали Tableau, знают, насколько эффективна и проста таблица для визуализации данных.
Большинство специалистов по обработке данных /..
Управление датой, датой, временем и отметкой времени в Python / Pandas
Персональная документация для управления датой и временем в python / pandas. Это живой документ, помогающий выполнять аналитические проекты в Jupyter Notebook.
—
Оглавление:
"Какое сегодня число?" Тимедельтас Преобразовать дату и время в дату Создать новый столбец [« день ], [ неделя ], [ месяц ] или [ год ] из даты и времени» Преобразовать строку в метку времени Преобразовать строку в Datetime Преобразовать столбец даты строки Dataframe в Datetime Удалить..
Znote: уценка и лаборатория JavaScript, вдохновленная Jupyter Notebook
Как разработчик, вы, вероятно, тратите много времени на изучение и тестирование кода, взлом API или набора данных, написание документации как для себя, так и для своих товарищей по команде.
В этой статье я покажу вам, как использовать Znote для быстрого создания прототипа кода или исследования данных. Вдохновленный великолепным проектом Jupyter , Znote пытается предоставить аналогичный опыт, посвященный экосистеме JavaScript.
Что такое Znote?
Znote - это мощный инструмент для..
Почему блокноты Jupyter популярнее, чем IDE для Python и машинного обучения
Примечание. У меня есть специальный инструмент, который также можно использовать для машинного обучения и обработки данных, его нельзя назвать просто IDE, это альтернатива Jupyter и Google Collab с интуитивно понятными функциями IDE. Читать до конца!
Что такое ноутбук Jupyter?
Jupyter Notebook — это интерактивная вычислительная среда с открытым исходным кодом, используемая для анализа данных, научных исследований и машинного обучения. Он позволяет пользователям создавать и..
Mercury — Преобразуйте Jupyter Notebook в веб-приложение, добавив заголовок YAML.
У вас есть блокнот Jupyter с готовым анализом, и вы хотите поделиться им с другими. К сожалению, ваши друзья не программисты. У них не установлен блокнот Jupyter, даже Python. Вы хотели бы дать им несколько параметров для настройки. Как вы делитесь с ними блокнотом?
Я хотел бы представить вам фреймворк с открытым исходным кодом Меркурий , который поможет вам с проблемой совместного использования ноутбуков. Вы можете преобразовать блокнот Jupyter в веб-приложение, добавив заголовок..
ТЫ МОЖЕШЬ СКРЫТЬ СВОЙ ВОЗРАСТ ИЛИ МОЖЕШЬ…?
Каждый день наши фотографии делаются, знаем мы об этом или нет, и они хранятся в разных местах. Мы так привыкли фотографировать все, с чем соприкасаемся, начиная от людей, домашних животных и даже еды. Фотографии — это способ запечатлеть воспоминания и сохранить их, а также поделиться ими с другими.
С развитием технологий мы начали делать все виды снимков, и некоторые из них имеют очень высокое разрешение, очень впечатляющую плотность пикселей и поразительную детализацию изображений...
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..