Python Дайджест. Выпуск 536

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.

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

Audio

To match test output against patterns stored in files

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/