Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Данное занятие мы посвятим простым методам композиции: бэггингу и случайному лесу. Вы узнаете, как можно получить распределение среднего по генеральной совокупности, если у нас есть информация только о небольшой ее части; посмотрим, как с помощью композиции алгоритмов уменьшить дисперсию, и таким образом улучшим точность модели; разберём, что такое случайный лес, какие его параметры нужно «подкручивать» и как найти самый важный признак. Сконцентрируемся на практике, добавив «щепотку» математики.
16 марта закончилось соревнование по машинному обучению ML Boot Camp III. Я не настоящий сварщик, но, тем не менее, смог добиться 7го места в финальной таблице результатов. В данной статье я хотел бы поделиться тем, как начать участвовать в такого рода чемпионатах, на что стоит обратить внимание в первый раз при решении задачи, и рассказать о своем подходе.
Не секрет, что SQLAlchemy — самая популярная ORM на Python. Она позволяет писать куда более продвинутые вещи, чем большинство Active Record собратьев. Но плата за это — более сложный код, и в простых задачах вроде CRUD это напрягает.
О том, как я сделал Алхимию удобной, воспользовавшись опытом лучших Active Record ORM, читайте под катом.
Добрый день, читатель! Данная статья расскажет о пути получения второго места на соревновании MLBootCamp III. Для тех, кто не в курсе — это соревнование по машинному обучению и анализу данных от Mail.Ru Group, проходило с 15 февраля по 15 марта. В статье будет коротко про историю построения решения, немного советов про то, на чем набил шишек и благодарности) Итак, поехали.
Сегодня я поделюсь очередной болью в поддержке проекта на 0.7 милионов строчек кода на Python'е. Кажется, с этим багом в разных формах мы сталкиваемся уже несколько лет, и он приводит в совершенное замешательство даже опытных разработчиков.
Прогнозирование временных рядов — это достаточно популярная аналитическая задача. Прогнозы используются, например, для понимания, сколько серверов понадобится online-сервису через год, каков будет спрос на каждый товар в гипермаркете, или для постановки целей и оценки работы команды (для этого можно построить baseline прогноз и сравнить фактическое значение с прогнозируемым).
О новом предложении по улучшению Питона.
Представим, что нам нужно получить координаты маршрута между Винницей и Одессой. Для этого воспользуемся Google Directions API и модулем googlemaps.
Я работаю в департаменте Больших Данных, где занимаюсь разработкой высоконагруженных геоинформационных систем и сервисов на базе движков для распределенных вычислений. О высоких материях мы еще поговорим, а сегодня плавно начнем погружение в ГИС.
В первой части был обзор возможностей. А в этой части рассмотрим, какие уже реализованы интерфейсы тестирования и как добавить свой…
Сегодня мы детально обсудим очень важный класс моделей машинного обучения – линейных. Ключевое отличие нашей подачи материала от аналогичного в курсах эконометрики и статистики – это акцент на практическом применении линейных моделей в реальных задачах (хотя и математики тоже будет немало).
В эпоху все большей популярности различных js и css linter'ов, не удивительно появление удобного линтера с автокоррекцией для Python. Приветствуйте, Yapf — готовое решение, для превращения каши из строк во вполне читаемый код. И поверьте, он вам пригодится.
В играх жанра Tower Defense (TD) множество врагов стремится добраться в одну точку. Во многих играх TD существует заранее заданный путь или несколько путей. В некоторых, в том числе в классической Desktop Tower Defense можно размещать башни в произвольных местах, и они становятся препятствиями, влияющими на пути врагов. Запустите демо и нажимайте на карту, чтобы возводить или убирать стены:
Насколько сложно построить полноценный сервис email-маркетинга? Что для этого нужно предусмотреть? Какие подводные камни могут встретиться на пути пытливых умов разработчиков? Давайте попробуем разобраться вместе. В рамках нескольких статей я расскажу о том, как я уже больше года делаю свой собственный сервис email-рассылок, какие уроки для себя извлек и что планирую со всем этим делать дальше.
Метод гармонической линеаризации широко используется для анализа нелинейных систем [1]. Этот метод используется для определения условий возникновения автоколебаний в системах второго и более высокого порядка. При гармонической линеаризации должны выполняться два следующих условия. Замкнутая линейная система должна состоять из двух частей ─ линейной и нелинейной. Линейная часть должна обладать хорошими фильтрующими свойствами для высших гармоник[2]. Системы автоматического управления и регулирования содержат исполнительные механизмы, содержащие нелинейные элементы, поэтому их анализ является весьма актуальной проблемой.
Мы решили запустить ещё одну серию — о работе с популярными фреймворками для нейронных сетей и глубокого обучения.
Я открою этот цикл статьёй о Theano — библиотеке, которая используется для разработки систем машинного обучения как сама по себе, так и в качестве вычислительного бекэнда для более высокоуровневых библиотек, например, Lasagne, Keras или Blocks.
Описывая участие в проекте по модернизации VoIP оператора связи Часть 1 и Часть 2, одной из задач, которая выпала из поля зрения, было создание унифицированного инструмента для визуализации и мониторинга работы сервера Asterisk. По сути, после выхода из данного проекта, навязчивая идея привести отображение информации Asterisk к более удобному виду вылилась в проект создания прототипа унифицированной виртуальной файловой системы, объединяющей возможности всех разрозненных инструментов доступных в Asterisk.
Это перевод вчерашней заметки от Simon Willison
Я облажался, бездумно используя git (git checkout -- — не на том файле) и умудрился удалить код, который я только что написал… но он все еще был загружен в исполняемый процесс в докер-контейнере. Вот, как я восстановил код, используя https://pypi.python.org/pypi/pyrasite/ и https://pypi.python.org/pypi/uncompyle6
Совсем недавно пришла в голову идея сделать "говорилку" на русском языке. В голове была простенькая схема наподобие:
1) Распознать речь с микрофона 2) Придумать более — менее разумный ответ. В этом пункте можно сделать много интересного. Например реализовать управление чем — нибудь физическим и не очень. 3) Преобразовать этот самый ответ в речь и воспроизвести.
Определиться, какую книгу по программированию читать следующей, трудно, да и рискованно. Как и положено разработчику, наверняка, у вас мало времени, и львиную его долю вы тратите на чтение книг. Вы могли бы программировать. Вы могли бы отдыхать. Но вместо этого вы выделяете драгоценное время на развитие своих навыков.