Публикации по теме 'python'


Матрица в Python-Part1
В этом рассказе и следующих частях мы исследуем матрицы математически и с точки зрения программирования (Python) . Построим полное понимание концепции с нуля. Будет очень весело и интересно, если вы сами напишете весь код по мере чтения, и даже если у вас уже есть некоторый опыт работы с python. Следите за обновлениями до последней части, где мы будем писать собственные классы. Прежде чем мы начнем, важно знать, что Python не имеет встроенной поддержки матриц, таких как языки,..
Руководство по собеседованию специалистов по данным: k-Means
Общие вопросы на собеседовании, связанные с k-Means, такие как его плюсы и минусы, когда его использовать, варианты простого k-Means и как его закодировать с нуля на Python. В рамках интервью по науке о данных вы, как правило, сталкиваетесь с раундом машинного обучения, который проверяет ваше понимание основных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM и т. д. В этом посте мы рассмотрим один из наиболее часто задаваемых — k- Означает...
Путь обучения Data Science/Machine Learning.
Эй технари! Добро пожаловать в мою самую первую статью в Интернете. Я гордый инженер-программист и любопытный пришелец из захватывающего мира науки о данных, машинного обучения и глубокого обучения. Я работаю в этой области последние 2-3 года, и я должен сказать вам, что это довольно захватывающее путешествие, полное новых безграничных возможностей, которое меняет мир каждый день. например, как вы блокируете/разблокируете свой телефон. раньше вы сохраняли PIN-код или графический ключ,..
Анализ временных рядов (4) — Модели ARIMA: ACF, PACF
В предыдущем посте мы говорили о моделях AR и MA, а сегодня мы собираемся изучить модели ARIMA и ARMA, которые состоят из моделей AR и MA. Функция автокорреляции (ACF) Стационарное состояние, характеристическое уравнение (특성방정식) AR(2) тогда АКФ AR(2) равен, Модель скользящей средней авторегрессии (ARMA) Смешанная модель ARMA; 모수 절약의 관점에서 흔히 사용됨 Модель дополненной реальности: 시계열상의 과거 관측값을 이용하여 예측모델 생성 예측하고자하는 특정 변수의 과거 관측값의 선형결합으로 해당 변수의 미래값을 예측..
Улучшите свои навыки работы с ноутбуком Jupyter с помощью этих полезных советов
Наука о данных Улучшите свои навыки работы с ноутбуком Jupyter с помощью этих полезных советов 10 лайфхаков для ноутбуков Jupyter, которые повысят вашу продуктивность Введение Блокноты Jupyter — это интерактивные веб-документы, которые позволяют объединять код, текст и другие медиафайлы (например, изображения, видео и графики) в одном документе. Они часто используются для анализа данных, визуализации и машинного обучения и являются популярным инструментом среди ученых,..
Каждый специалист по данным должен использовать этот репозиторий GitHub
Добро пожаловать! Наука о данных — это потрясающая область с бурным ростом, если вы новичок в науке о данных, перейдите по ссылке ниже, чтобы узнать о ней больше:
Топологическая сортировка — Python
Реализация BFS и DFS Топологический вид DAG — это частичное линейное упорядочение его узлов, такое что, если этот граф имеет ребро, направленное от u к v , u должны быть расположены в порядке перед v . Частичный порядок очень полезен во многих ситуациях. Планирование проблем, разрешение зависимостей. Некоторые полезные термины для графиков Inстепень — количество ребер, указывающих на него. Outgrade — количество ребер, выходящих из вершины. Исходная вершина  —..