Публикации по теме 'python'
Понимание List [] на примере Python
Программирование
Понимание List [] на примере Python
Удобная концепция структуры данных в Python
Список - это упорядоченный набор элементов. Он хранит несколько значений внутри одной переменной. Список может содержать элементы любого типа данных, такие как строки, целые числа и т. Д. Элементы списка помещаются в квадратные скобки ([]). Список может содержать элементы одного типа, разных типов или дубликаты.
Есть разные способы использования списка, давайте рассмотрим..
MLforSocial: прогнозирование предвзятости СМИ
Использование машинного обучения для понимания и прогнозирования предвзятости СМИ в статьях.
Задний план
Предвзятость СМИ - это предвзятость или предполагаемая предвзятость журналистов в средствах массовой информации, включая социальные сети, в отношении выбора событий и историй, которые освещаются, и того, как они освещаются.
Термин предвзятость СМИ подразумевает повсеместное или широко распространенное предубеждение, противоречащее стандартам журналистики , а не точку..
Как я создал модель машинного обучения и развернул ее с помощью Streamlit
Сквозной Data Science проект регрессионной модели для прогнозирования цен на автомобили.
Проект
Язык программирования: Python Алгоритм: контролируемое обучение, регрессия случайного леса Цель: Моей целью в этом проекте было создание модели для оценки цен на автомобили в Бразилии. Эта модель была развернута в веб-приложении, созданном с помощью Streamlit, что могло, например, помочь магазину оценить цены на автомобили, которые они собирались купить.
Набор данных
Этот..
3 способа справиться с недостающими значениями в машинном обучении с помощью Python
Повысьте производительность своей модели, удалив недостающие данные
Очистка данных - важный процесс моделирования машинного обучения. Точность алгоритма машинного обучения может быть снижена из-за отсутствия значений в наших данных. Поэтому перед обучением модели машинного обучения необходимо очистить данные.
В Python есть различные методы работы с недостающими данными. Используя эти методы, мы можем удалить недостающие значения из наших данных, а затем использовать эти данные для..
От ноутбуков Jupyter к реальной жизни: MLOps
Почему это обязательно?
Моим первым проектом по науке о данных была модель машинного обучения, которая прогнозирует цены на подержанные автомобили. Основными этапами проекта были:
Парсинг объявлений о подержанных автомобилях на веб-сайте Очистка и предварительная обработка очищенных данных Исследовательский анализ данных Создание модели Оценка модели
Конечный результат был вполне удовлетворительным с показателем R-квадрата 0,9. Я имею в виду, что это превзошло мои ожидания,..
Терминалы / консоли / командная строка для абсолютных новичков
Профессионализируйте не только ноутбуки Jupyter, но и пишите готовый код
Вы, наверное, уже видели матричные экраны терминалов раньше. Может быть, какой-нибудь парень из фильма в черной толстовке с капюшоном сидит в тускло освещенной комнате и ворчит: «Я здесь», взламывает Пентагон или что-то в этом роде.
К сожалению, на самом деле все не так круто. С другой стороны, умение работать с терминалом - бесценный инструмент в нашем арсенале инструментов. Независимо от того, работаете ли..
Использование ранних выходов: концепции рефакторинга в программировании на примере
Введение
В программировании очень важно писать чистый и удобный для сопровождения код. Одним из методов, который может помочь разработчикам достичь этого, является концепция рефакторинга Early Exit. Ранний выход — это метод, который способствует скорейшему возврату из функции или метода, тем самым снижая когнитивную нагрузку, необходимую для понимания кода. В этой статье мы рассмотрим концепцию раннего выхода, ее преимущества и примеры из реальной жизни, чтобы продемонстрировать ее..
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..