Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
В новых версиях Python аннотации типов получают всё большую поддержку, всё чаще и чаще используются в библиотеках, фреймворках, и проектах на Python. Помимо дополнительной документированности кода, аннотации типов позволяют таким инструментам, как mypy, статически произвести дополнительные проверки корректности программы и выявить возможные ошибки в коде. В этой статье пойдет речь об одной, как мне кажется, интересной теме, касающейся статической проверки типов в Python – протоколах, или как сказано в PEP-544, статической утиной типизации.
Хотя, возможно, и полезно знать, что две переменные коррелируют, мы не можем использовать лишь одну эту информацию для предсказания веса олимпийских пловцов при наличии данных об их росте или наоборот. При установлении корреляции мы измерили силу и знак связи, но не наклон, т.е. угловой коэффициент. Для генерирования предсказания необходимо знать ожидаемый темп изменения одной переменной при заданном единичном изменении в другой.
В предыдущих сериях постов для начинающих из ремикса книги Генри Гарнера «Clojure для исследования данных» (Clojure for Data Science) на языке Python мы рассмотрели методы описания выборок с точки зрения сводных статистик и методов статистического вывода из них параметров популяции. Такой анализ сообщает нам нечто о популяции в целом и о выборке в частности, но он не позволяет нам делать очень точные утверждения об их отдельных элементах. Это связано с тем, что в результате сведения данных всего к двум статистикам - среднему значению и стандартному отклонению - теряется огромный объем информации.
Перед нами стояла задача выявления групп клиентов, имеющих одинаковое инвестиционное поведение при совершении операций на организованных рынках ценных бумаг.
Для результативного решения задачи в первую очередь необходимо определиться с ее правильной постановкой.
Audio
Линейная алгебра в Data Science и Machine Learning является основополагающей. Новички, начинающие свой путь обучения в области Data Science, а также признанные практики должны развить хорошее понимание основных понятий линейной алгебры.
Вновь про ускорение и о связи PEP 659 с прошлогодним предложением от Марка Шеннона.
Если вам нравится изучать языки (или вы их преподаете), то вы наверняка сталкивались с таким способом освоения языка как параллельное чтение. Он помогает погрузиться в контекст, увеличивает лексикон и позволяет получить удовольствие от обучения. Читать тексты в оригинале параллельно с русскоязычными, на мой взгляд, стоит, когда уже освоены азы грамматики и фонетики, так что учебники и преподавателей никто не отменял. Но когда дело все же доходит до чтения, то хочется подобрать что-то по своему вкусу, либо что-то уже знакомое или любимое, а это часто невозможно, потому что такого варианта параллельной книги никто не выпускал. А если вы учите не английский язык, а условный японский или венгерский, то трудно найти вообще хоть какой-то интересный материал с параллельным переводом.
Explanation of the support vector machine algorithm, the types, how it works, and its implementation using the python programming language with the sklearn machine learning package
This article contains a real-time implementation of an autoencoder which we will train and evaluate using very known public benchmark dataset called MNIST data.
Работа нейронной сети основана на манипуляциях с матрицами. Для обучения используются разнообразные методы, многие из которых выросли из метода градиентного спуска, где необходимо умение обращаться с матрицами, вычислять градиенты (производные по матрицам). Если заглянуть “под капот” нейронной сети, можно увидеть цепочки из матриц, выглядящие зачастую устрашающе. Проще говоря, “нас всех подстерегает матрица”. Пора познакомиться поближе.
Эта статья основана на данных конкурса, который компания Driven Data опубликовала для решения проблем с источниками воды в Танзании. Краткий анализ данных, подготовка данных и бэйзлайн модель с использованием CatBoost. Целевая аудитория - те, кто хотят начать свой путь в ML-соревнованиях.
Не знаю как вам, а мне статистика далась очень не просто. Причем "далась" - это еще громко сказано. Да, оказалось что можно довольно долго ехать на методичках, кое как вникая в смысл четырехэтажных формул, а иногда даже не понимая результатов, но все равно ехать. Ехать и не получать никакого удовольствия - вроде бы все понятно, но ощущение, что ты "не совсем в теме" все никак не покидает. Какое-то время пытался читать книги по R и не то что бы совсем безрезультатно, но и не "огонь". Нашел наикрутейшую книгу "Статистика для всех" Сары Бослаф, прочитал... все равно остались какие-то нюансы смысл которых так и не понятен до конца.
Вы наверняка когда-то испытывали трудности в понимании математических концепций алгоритмов машинного обучения и для лучшего понимания темы пользовались обучающим ресурсом 3Blue1Brown. 3Blue1Brown — известный математический YouTube-канал, который ведёт Грант Сандерсон. Многим нравится 3Blue1Brown за прекрасные объяснения Гранта и великолепные анимации.
Девятый Python-митап в Челябинске состоится в четверг, 27 мая. Место: Клары Цеткин, 11, 1 этаж (Лекторий КЦ11) Начало в 18:30.