Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Audio
Заголовок статьи может показаться странным и это неспроста — он прекрасен именно тем, что написал его не я, а LSTM-нейросеть (а точнее его часть перед "или").
И сегодня мы разберёмся, как можно генерировать заголовки статей Хабра (и в принципе сам текст можно генерировать этой же нейро-архитектурой). Весь код доступен для запуска онлайн в notebooks от Гугла. Данные, как всегда, открыты на github.
Как Kubernetes улучшает жизненный цикл Python-приложений? Есть ли сложности в организации оркестровки, с которыми могут столкнуться команды, ведущие разработку на Python? Как вся эта благодать вписывается в концепцию cloud native applications?
Разработав консольную утилиту, вы решаетесь опубликовать её на PyPI. Ну правда, что может быть лучше, чем сделать её доступной через pip install? Погуглив, что для этого надо, вы, возможно, наткнётесь на единственный найденный мной пост по теме, который мало того что от 2014 года, так ещё и требует от вас создать кучу папок и файлов для совершенно ненужных (вам) вещей.
Как же решить эту задачу без лишней головной боли в 2019 году? Я уже задавался этим вопросом и поэтому, прочитав тонну документации, создал для вас этот туториал. Вот пошаговая инструкция.
Если вы недавно начали свой путь в машинном обучении, вы можете запутаться между LabelEncoder и OneHotEncoder. Оба кодировщика — часть библиотеки SciKit Learn в Python и оба используются для преобразования категориальных или текстовых данных в числа, которые наши предсказательные модели понимают лучше. Давайте выясним отличия между кодировщиками на простеньком примере.
Наверняка многие об этом задумывались, возможно у кого то эта идея лежит в TODO. У меня она пролежала примерно год, но таки удалось ее реализовать в виде работающего прототипа.
TgCloud:
Визуализация — важная часть анализа данных, а способность посмотреть на несколько измерений одновременно эту задачу облегчает. В туториале мы будем рисовать графики вплоть до 6 измерений.
Plotly — это питоновская библиотека с открытым исходным кодом для разнообразной визуализации, которая предлагает гораздо больше настроек, чем известные matplotlib и seaborn. Модуль устанавливается как обычно — pip install plotly. Его мы и будем использовать для рисования графиков.
Зачем нужен __init__.py знает, наверное, любой питонист, но что насчёт __main__.py? Я видел немало проектов либо рабочих, либо на Github, которые не используют это магический файл, хотя могли бы сделать свою жизнь проще. На мой взгляд, __main__.py это лучший способ для взаимодействия с питоновскими модулями, состоящими из нескольких файлов.
Сегодня у нас пост с интересным заданием — будем обучать логистическую регрессию с L1 и L2 регуляризациями с помощью метода Stochastic Gradient Descent (SGD).
Анимированные графики в Matplotlib могут создаваться несколькими способами. Первый способ заключается в том, что можно самостоятельно обновлять график через заданный промежуток времени. Два других способа используют классы, производные от класса matplotlib.animation.Animation: FuncAnimation или ArtistAnimation. В данной статье будут рассмотрены все эти способы.