Публикации по теме 'python'
Очистка статистики НБА — Часть 3
Мы собрали данные, которые будем очищать, с помощью веб-скрапинга в Часть 1 и Часть 2 этой серии. Всего у нас есть 3 набора данных, которые мы, наконец, объединим в один к концу этого раздела.
Очистка данных mvps
Начнем с данных mvps. Импортируйте пакет pandas и прочитайте данные. Я сохранил свой файл как mvps.csv. Ваш файл можно сохранить по-другому. Убедитесь, что он находится в том же каталоге, что и ваш файл блокнота Jupyter, иначе вам придется указывать полный путь,..
Погрузитесь в XGBoost и Scikit-learnМашинное обучение с помощью XGBoost и Scikit-learn
В этом уроке мы будем использовать Scikit-learn для построения нашей модели. Затем мы улучшим точность и производительность модели с помощью XGBoost.
XGBoost — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая предоставляет платформу для повышения градиента. Это помогает в создании высокоэффективной, гибкой и портативной модели. Когда дело доходит до прогнозов, XGBoost превосходит другие алгоритмы или платформы машинного обучения.
Это связано с его точностью и повышенной..
Основы Python, часть 2 | Обучение программированию
Давайте продолжим наш урок по основам Python, изучая if и else. Оператор if проверяет, истинно ли что-то, и выполняет действия, указанные в нем, только если утверждение истинно. В Python мы используем отступы, чтобы определить, на какой код повлияет оператор if, например:
x = 5
if(x == 6):
print("x equals 6")
print("Hello, world!")
Все, что находится под оператором if, считается в операторе if. поэтому считается, что «print(»x равно 6»)» находится в операторе if...
Тематическое моделирование NLP менее чем за 10 минут для специалиста по данным
И нет, я не использовал LDA, BERTopic или какие-либо модели НЛП.
Недавно мне дали задание по тематическому моделированию в моей лаборатории искусственного интеллекта. Имея некоторый опыт работы с методами НЛП, первые несколько методов, которые пришли мне на ум, когда я размышлял о том, как решить эту проблему, — это скрытое распределение Дирихле (LDA) и BERTopic.
Перебрать массив объектов в React
React — это популярная библиотека JavaScript для создания пользовательских интерфейсов. Это позволяет разработчикам создавать повторно используемые компоненты пользовательского интерфейса, которые можно отображать динамически. Одна из распространенных задач при работе с React — перебирать массив объектов и отображать их на экране. В этом руководстве мы покажем вам, как перебрать массив объектов в React.
Предпосылки
Прежде чем приступить к изучению этого руководства, вы должны иметь..
Освоение искусства чистого кода: краткое изложение классической книги дяди Боба
Если вы разработчик программного обеспечения, вы, вероятно, слышали о «Чистом коде» Роберта С. Мартина, также известного как дядя Боб. Эта классическая книга учит разработчиков, как писать код, который легко читать, поддерживать и тестировать, используя практические примеры на различных языках программирования.
Одним из ключевых принципов чистого кода является идея «самодокументируемого кода». Это означает, что сам код должен быть четким и лаконичным, с осмысленными именами переменных,..
ML Mini Project: прогноз цен на автомобили
Сегодня мы создадим мини-проект по машинному обучению, в котором построим модель и обучим ее предсказывать цену автомобиля. Модель будет рассматривать название автомобиля, марку, пробег и тип топлива автомобиля в качестве входных характеристик для прогнозирования выходных данных.
Весь код, написанный в этом блоге, есть у меня на github- https://github.com/HarshMishra2002/car-price-prediction
ссылка на используемый набор данных -..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..