Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Процесс прогнозирования в значительной степени зависит от данных и часто использует передовые методы машинного обучения. В этой статье мы посмотрим разновидности данных, как делать некоторый предварительный анализ данных, а также как генерировать модели прогнозирования оттока абонентов - все с помощью PySpark и ее рамках машинного обучения.
По ссылке вы найдете демо использования Pandashells для выполнения различной обработки данных, анализа и визуализации в командно строке
From deep sequencing to insights.
Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/click/#6.4. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/
Описание модели - ICASSP 2016 paper "Common Fate Model for Unison source Separation".
В статье описываются 10 распространненых мифов/недостатков Python для разработки.
Поддержка платежной системы PayPal в Django. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-paypal/#0.3.1. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-paypal/
Фреймворк для работы с AMQP. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/kombu/#3.0.35. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/kombu/