В этом руководстве мы обсудим детали создания различных синтетических наборов данных с использованием библиотек Numpy и Scikit-learn. Мы увидим, как можно сгенерировать разные образцы из разных распределений с известными параметрами.

Мы также обсудим создание наборов данных для различных целей, таких как регрессия, классификация и кластеризация. В конце мы увидим, как мы можем создать набор данных, имитирующий распределение существующего набора данных.

SQLite - это легкая и простая в настройке система управления реляционными базами данных. SQLite не требует сервера, что является его самым большим преимуществом. В отличие от других СУБД, таких как MySQL или PostgreSQL, не требуется сервер для запуска базы данных. Таким образом, нам не нужна установка.

В этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее полезных инструментов, которые обеспечивают лучший опыт разработки при кодировании на Go. Go предоставляет нам несколько замечательных инструментов, а также пакет, который мы можем использовать для написания собственных инструментов Go, соответствующих нашим потребностям.

Предпосылки

Количество текстовых данных в Интернете значительно увеличилось за последние десятилетия. Нет сомнений в том, что обработка такого количества информации должна быть автоматизирована, и пакет TextBlob - один из довольно простых способов выполнить NLP - обработку естественного языка.

Он предоставляет простой API-интерфейс для решения общих задач обработки естественного языка (NLP), таких как тегирование части речи, извлечение именных фраз, токенизация, анализ тональности, классификация, перевод и многое другое.

Никаких специальных технических условий для использования этой библиотеки не требуется. Например, TextBlob применим как для Python 2, так и для Python 3. Если у вас нет текстовой информации для проекта, над которым вы хотите работать, TextBlob предоставляет необходимые корпуса из базы данных NLTK.

Интернационализация (i18n) и локализация имеют решающее значение при разработке программного обеспечения для расширения охвата вашего приложения. Иногда даже требуется создать приложение со встроенным в него определенным языком. Например, большинство страниц правительственных веб-сайтов переведены на местный и национальный язык своей страны.

Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. Обычно при визуализации более чем одной переменной вы хотите добавить к графику легенду, объясняющую, что представляет каждая переменная.

В этой статье мы рассмотрим, как добавить легенду к графику Matplotlib.

Сортировка относится к расположению элементов списка в определенном порядке (числовом или буквенном). Сортировка обычно используется вместе с поиском.

Как правило, легче искать элемент (называемый ключом) в данном списке, если список отсортирован как визуально, так и алгоритмически.

Существует много способов (алгоритмов) сортировки заданного списка элементов. Сортировка слиянием - один из наиболее популярных и эффективных способов сделать это.

Сортировка относится к расположению элементов списка в определенном порядке (числовом или алфавитном). Сортировка обычно используется вместе с поиском.

За прошедшие годы было разработано множество алгоритмов сортировки, и одним из самых быстрых на сегодняшний день является Quicksort.

Quicksort использует стратегию «разделяй и властвуй» для сортировки заданного списка элементов. Это означает, что алгоритм разбивает проблему на подзадачи, пока они не станут достаточно простыми для непосредственного решения.

Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. Обычно графики и визуализации Matplotlib делятся с другими.

В этой статье мы рассмотрим, как сохранить график в виде файла изображения с помощью Matplotlib.

Если вы использовали фреймворки JavaScript, такие как React и Vue.js, то, возможно, вы уже знакомы с концепцией управления состоянием, которая создает способ взаимодействия и обмена данными между компонентами.