Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Когда речь заходит про машинное обучение, обычно подразумевают большие объемы данных — миллионы или даже миллиарды транзакций, из которых надо сделать сложный вывод о поведении, интересах или текущем cостоянии пользователя, покупателя или какого-нибудь аппарата (робота, автомобиля, дрона или станка). Однако в жизни обычного аналитика самой обычной компании много данных встречается нечасто. Скорее даже наоборот — у вас будет мало или очень мало данных — буквально десятки или сотни записей. Но анализ все же нужно провести. Причем не какой попало анализ, а качественный и достоверный.
В этой статье вы найдете введение в генераторы. Генераторы это функции, которые возвращают набор результатов, а не один результат
Цель этой книги — как можно быстрее ввести читателя в курс дела, чтобы тот начал писать на Python работоспособные программы (игры, визуализации данных и веб-приложения), и одновременно заложить основу в области программирования, которая пригодится ему на протяжении всей жизни. Книга написана для людей любого возраста, которые прежде никогда не программировали на Python или вообще никогда не программировали. Если вы хотите быстро изучить азы программирования, чтобы сосредоточиться на интересных проектах, а также проверить свое понимание новых концепций на содержательных задачах — эта книга для вас. Книга также прекрасно подходит для преподавателей, желающих предложить вводный курс программирования, основанный на проектах.
Представляем вам перевод серии статей посвященных глубокому обучению. В первой части описан выбор фреймворка с отрытым кодом для символьного глубокого обучения, между MXNET, TensorFlow, Theano. Автор подробно сравнивает преимущества и недостатки каждого из них. В следующих частях вы узнаете о тонкой настройке глубоких сверточных сетей, а также о сочетании глубокой сверточной нейронной сети с рекуррентной нейронной сетью.
Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/scrapy/#1.2.1. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy