Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
XML/HTML парсер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/beautifulsoup4/
(18.03.2024 - 24.03.2024)
В предыдущих статьях статья 1, статья 2, статья 3 мы рассмотрели основные подводные камни автоматизации и анализу АБ тестов, привели подробный обзор статей по этой теме, а так же рассмотрели типичные задачи аналитика данных. В контексте АБ-тестов одним из ключевых аспектов является механизм разделения на группы, который в терминологии специалистов часто называется сплитовалкой.
Далее пойдёт речь про бэггинг и мой самый любимый алгоритм — случайный лес. Не смотря на то, что это одни из самых первых алгоритмов среди семейства ансамблей, они до сих пор пользуются большой популярностью за счёт своей простоты и эффективности, зачастую не уступая бустингам в плане точности.
Дерево решений CART (Classification and Regressoin Tree) — алгоритм классификации и регрессии, основанный на бинарном дереве и являющийся фундаментальным компонентом случайного леса и бустингов, которые входят в число самых мощных алгоритмов машинного обучения на сегодняшний день. Деревья также могут быть не бинарными в зависимости от реализации. К другим популярным реализациям решающего дерева относятся следующие: ID3, C4.5, C5.0.
Метод опорных векторов (Support Vector Machine или просто SVM) — мощный и универсальный набор алгоритмов для работы с данными любой формы, применяемый не только для задач классификации и регрессии, но и также для выявления аномалий. В данной статье будут рассмотрены основные подходы к созданию SVM, принцип работы, а также реализации с нуля его наиболее популярных разновидностей.
В этой статье мы создадим desktop-приложение, которое по нашему запросу будет сохранять на нашем диске заданное количество картинок. Так как картинок будет много, мы воспользуемся асинхронностью Python для конкурентной реализации операций ввода-вывода. Посмотрим, чем отличаются библиотеки requests и aiohttp. Также создадим два дополнительных потока приложения, чтобы обойти глобальную блокировку интерпретатора Python.
Сегодня PyGMTSAR представляет собой наиболее мощный инструмент среди всех открытых InSAR
Валидация данных является контрактом – этаким камнем в фундаменте бизнес-логики программы.
Начнем рубрику, пожалуй, с пары новых книг про Python, которые вышли за последний месяц. Ревью книг — не копия текста с сайта издательства, а сугубо наше мнение, после прочтения.
This tutorial conceptually explains the Model-View-Controller (MVC) pattern in Python web apps using Lego bricks. Finally understand this important architecture to streamline your web development process.
Python-разработчики, как правило, хорошо знают, что такое и для чего нужен GIL, вопросы по нему встречаются на большинстве собеседований, я и сам люблю их задавать. Но в CPython его скоро не будет. Да, core-разработчики CPython взяли курс на его удаление.Разберём основные концепции того, как это будет произведено, с обзором соответствующего PEP 703.
Сегодня рассмотрим кейс, в котором классические статистические критерии не работают, и разберёмся, почему так происходит. Научимся строить свои собственные критерии по историческим данным. Обсудим плюсы и минусы такого подхода.
В завершающей 3 части постараюсь вкратце объяснить как запустить телеграм бота на VPS. Предыдущие части доступны здесь и здесь .
В данной работе рассматривает пример создания симуляционной модели четырёхколёсной мобильной платформы с рулевым управления по типу Аккреманна, с использованием фреймворка ROS, контроллер написан на языке Python.
Статистические исследования и эксперименты являются краеугольным камнем развития любой компании. Особенно это касается интернет-проектов, где учёт количества пользователей в день, времени нахождения на сайте, нажатий на целевые кнопки, покупок товаров является обычным и необходимым явлением.
В машинном обучении есть один неоспоримый плюс- возможность заниматься чем угодно, если об это 'что угодно', есть данные. В данной статье мы обработаем данные с орбитального телескопа Kepler, сделаем отбор признаков и построим ml модель для классификации экзопланет. Это первая часть статьи с этими данным.
В данной статье рассмотрим пример предобработки данных для дальнейшего исследования, например, использование метода кластеризации. Но для начала проясним, что из себя представляет машинное обучение и из каких этапов оно состоит.
The first major release since September 2022 is here! Now with Django 5.0 and Python 3.12 support as well as a long list of new features.
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
Стохастическая волатильность: как её моделируют? На примере опционов на эфир
Как увеличить скорость python-скриптов: C-расширения и Python/C API
Сводка от pythonz 26.01.2025 — 02.02.2025
Подключить педали экспрессии к компьютеру за полчаса
Load-testing-hub: инструмент для аналитики нагрузочного тестирования
Вредоносные пакеты deepseeek и deepseekai были опубликованы в Python Package Index
У SAMURAI есть цель — zero-shot решение задачи Visual Object Tracking(VOT)
Avoiding Mocks: Testing LLM Applications with LangChain in Django
pyper: Concurrent Python Made Simple
swarms - The Enterprise-Grade Production-Ready Multi-Agent Orchestration Framework