Что такое ансамбль методов?
Ансамбль методов — это использование нескольких алгоритмов с целью получения более высокой эффективности прогнозирования, чем можно было бы получить, используя эти алгоритмы отдельно.
Ансамбль методов — это использование нескольких алгоритмов с целью получения более высокой эффективности прогнозирования, чем можно было бы получить, используя эти алгоритмы отдельно.
👍6⚡1
Что такое Random Forest?
Random Forest, или случайный лес, — это один из немногих универсальных алгоритмов обучения, который способен выполнять задачи классификации, регрессии и кластеризации.
Случайный лес состоит из большого количества отдельных деревьев решений, которые по сути являются ансамблем методов. Каждое дерево в случайном лесу возвращает прогноз класса, и класс с наибольшим количеством голосов становится прогнозом леса.
Random Forest, или случайный лес, — это один из немногих универсальных алгоритмов обучения, который способен выполнять задачи классификации, регрессии и кластеризации.
Случайный лес состоит из большого количества отдельных деревьев решений, которые по сути являются ансамблем методов. Каждое дерево в случайном лесу возвращает прогноз класса, и класс с наибольшим количеством голосов становится прогнозом леса.
🔥6👍2⚡1
Для чего нужен Scrapy?
Scrapy — это фреймворк для извлечения данных из веб-сайтов. Он используется для автоматического сбора структурированных данных из веб-страниц, таких как цены товаров, информация о продуктах, контактные данные и многое другое.
Этот код создает веб-паука, который извлекает цены товаров с сайта example.com. Он использует CSS-селекторы для поиска элементов страницы, содержащих информацию о продуктах, и извлекает их название и цену.
Scrapy — это фреймворк для извлечения данных из веб-сайтов. Он используется для автоматического сбора структурированных данных из веб-страниц, таких как цены товаров, информация о продуктах, контактные данные и многое другое.
Этот код создает веб-паука, который извлекает цены товаров с сайта example.com. Он использует CSS-селекторы для поиска элементов страницы, содержащих информацию о продуктах, и извлекает их название и цену.
❤4👍3⚡1
Запустится ли этот код на Python 3? Если да, то что он выведет?
sys.allow_boolean_assignment разрешает создавать переменные с именами, зарезервированными под идентификаторы типа bool. Поэтому этот код запустится и выведет "True is False".
Эта настройка введена в известном первоапрельском коммите, который до сих пор остался в коде интерпретатора. Если кандидат об этом знает, можно с уверенностью сказать, что он общается в должных профессиональных кругах и любят углубляться в детали.
sys.allow_boolean_assignment разрешает создавать переменные с именами, зарезервированными под идентификаторы типа bool. Поэтому этот код запустится и выведет "True is False".
Эта настройка введена в известном первоапрельском коммите, который до сих пор остался в коде интерпретатора. Если кандидат об этом знает, можно с уверенностью сказать, что он общается в должных профессиональных кругах и любят углубляться в детали.
👍7❤2⚡1
Расскажите про какую-нибудь полезную библиотеку с машинным обучением, которую вы недавно использовали.
Для сравнения двух лиц на фото в Python можно использовать библиотеку face_recognition. В этом примере мы сначала загружаем изображения лиц и находим лица на изображениях с помощью функции face_locations().
Затем мы кодируем найденные лица с помощью функции face_encodings() и сравниваем их между собой с помощью функции compare_faces(). Результат сравнения — список булевых значений (True или False), которые сообщают, совпадают ли два лица на фото.
Для сравнения двух лиц на фото в Python можно использовать библиотеку face_recognition. В этом примере мы сначала загружаем изображения лиц и находим лица на изображениях с помощью функции face_locations().
Затем мы кодируем найденные лица с помощью функции face_encodings() и сравниваем их между собой с помощью функции compare_faces(). Результат сравнения — список булевых значений (True или False), которые сообщают, совпадают ли два лица на фото.
👍7⚡1
Приведите пример библиотеки для создания графиков
Leather используется для создания графиков. В отличие от ряда подобных библиотек, Leather способна взаимодействовать с широким разнообразием данных и выводить их через векторную графику.
В примере используются следующие функции:
leather.Chart() — создает график с заданным заголовком.
chart.add_dots() — добавляет точки на график. Также в ней можно указать функцию для определения цвета точек.
chart.to_svg() — позволяет сохранить график в формате .svg в указанный файл.
На втором изображении представлен результат работы программы.
Leather используется для создания графиков. В отличие от ряда подобных библиотек, Leather способна взаимодействовать с широким разнообразием данных и выводить их через векторную графику.
В примере используются следующие функции:
leather.Chart() — создает график с заданным заголовком.
chart.add_dots() — добавляет точки на график. Также в ней можно указать функцию для определения цвета точек.
chart.to_svg() — позволяет сохранить график в формате .svg в указанный файл.
На втором изображении представлен результат работы программы.
👍4⚡1🔥1