DevGang
Авторизоваться

Генерация синтетических данных с помощью Numpy и Scikit-Learn 

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.

5 бесплатных и забавных API-интерфейсов для обучения, личных проектов и многого другого!

Публичные API - это круто!

4 лучших предварительно подготовленных модели для классификации изображений с помощью кода Python 

Человеческий мозг может легко распознавать и различать объекты на изображении. Например, имея изображение кошки и собаки, за наносекунды мы различаем их, и наш мозг воспринимает это различие. Если машина имитирует это поведение, она максимально приближена к искусственному интеллекту. Впоследствии область компьютерного зрения направлена ​​на имитацию системы зрения человека - и было много вех, которые преодолели барьеры в этом отношении.Более того, в наши дни машины могут легко различать разные изображения, обнаруживать предметы и лица и даже генерировать изображения людей, которых не существует! Очаровательно, не правда ли? Одним из моих первых опытов, когда я начинал работать с компьютерным зрением, была задача классификации изображений. Сама способность машины различать объекты ведет к большему количеству направлений исследований, например, к различению людей.

Создавайте красивые и интерактивные диаграммы аккордов с помощью Python

По мнению специалистов по данным, R против Python - это постоянная борьба, когда речь заходит о том, какой язык лучше. Хотя у каждого языка есть свои сильные стороны, на мой взгляд, у R есть один передовой трюк, который трудно превзойти: R имеет фантастические инструменты для передачи результатов посредством визуализации.

Надежная проверка 2 DataFrames с помощью Pandas 1.1.0 

Pandas - одна из наиболее часто используемых библиотек Python как для специалистов по данным, так и для инженеров. Сегодня я хочу поделиться некоторыми советами по Python, которые помогут нам проводить проверки квалификации между двумя фреймами данных.

Интерактивная визуализация гео данных на Python 

Гео данные могут быть интересными. Одна интерактивная геопространственная визуализация предоставляет много информации о данных и области и многое другое. У Python так много библиотек. Трудно понять, какой из них использовать. Для геопространственной визуализации я буду использовать Folium. Он очень прост в использовании, и он также имеет несколько стилей, чтобы соответствовать вашему выбору и требованиям.

Как использовать Python и Xpath для поиска данных в html

Платформы онлайн-обучения и соревнований по Kaggle обычно предоставляют вам полный (и чистый) набор данных. На практике, первый шаг проекта машинного обучения - получить в свои руки необходимые данные. Очистка веб-страниц или извлечение данных с веб-сайтов является одним из инструментов для достижения этой цели.

Анализ трендов в Твиттере с использованием Python 

В этой статье мы изучим процесс сбора данных в Twitter, обработки текста и географического отображения данных. Мы будем иметь дело с подмножеством данных, имеющим ключевые слова #python и #javascript.

Присоединяйся в тусовку

Поделитесь своим опытом, расскажите о новом инструменте, библиотеке или фреймворке. Для этого не обязательно становится постоянным автором.

Попробовать

Оплатив хостинг 25$ в подарок вы получите 100$ на счет

Получить