Работа с отсутствующими значениями в Pandas
Когда значение данных для объекта для определенного наблюдения не сохраняется, это означает, что эта функция имеет недостающее значение. Обычно отсутствующее значение в наборе данных отображается как вопросительный знак , ноль, NaN или просто пустая ячейка. Но как можно справиться с недостающими данными?
Статья
Когда значение данных для объекта для определенного наблюдения не сохраняется, это означает, что эта функция имеет недостающее значение. Обычно отсутствующее значение в наборе данных отображается как вопросительный знак , ноль, NaN или просто пустая ячейка. Но как можно справиться с недостающими данными?
Статья
Глушим аномалии в географических данных с помощью Pandas
При обработке данных исходного DataSet часто попадаются аномальные значения, которые поставлены вместо пропусков, и мало того, что они скрываются, так ещё и несут вред общему делу. В данной статье будет разобран практический пример избавления от аномальных значений в связанных с географией данных при помощи инструментов известной библиотеки Pandas.
Статья
При обработке данных исходного DataSet часто попадаются аномальные значения, которые поставлены вместо пропусков, и мало того, что они скрываются, так ещё и несут вред общему делу. В данной статье будет разобран практический пример избавления от аномальных значений в связанных с географией данных при помощи инструментов известной библиотеки Pandas.
Статья
Как тестировать сайт. Часть 1
Сайт с багами – горе для бизнеса. Всего одна 404-я или 500-я ошибка может лишить вашу компанию солидной суммы денег и хорошей репутации. Но есть способ избежать этого: тестировать сайт. О том, как это сделать, расскажет данная статья. Прочитав её, вы узнаете, как тестировать код на Django, создать своего пользователя-тестировщика и много чего ещё. Добро пожаловать под кат.
Статья
Сайт с багами – горе для бизнеса. Всего одна 404-я или 500-я ошибка может лишить вашу компанию солидной суммы денег и хорошей репутации. Но есть способ избежать этого: тестировать сайт. О том, как это сделать, расскажет данная статья. Прочитав её, вы узнаете, как тестировать код на Django, создать своего пользователя-тестировщика и много чего ещё. Добро пожаловать под кат.
Статья
Распознавание лиц на RASPBERRY PI
Биометрия везде. Современные мегаполисы в России и мире окутаны сетями камер, подключенными к различным системам распознавания лиц. Насколько это правильно с точки зрения этики — каждый решает сам, но факт в том, что такие методы не только помогают раскрывать преступления, но и предотвращать их совершение.
Статья
Биометрия везде. Современные мегаполисы в России и мире окутаны сетями камер, подключенными к различным системам распознавания лиц. Насколько это правильно с точки зрения этики — каждый решает сам, но факт в том, что такие методы не только помогают раскрывать преступления, но и предотвращать их совершение.
Статья
SQL в DjangoORM
В большинстве приложений, с которыми мне приходилось иметь дело, при взаимодействии с БД не ограничиваются лишь драйвером, который позволяет выполнять сырые запросы. Для удобства и избавления от SQL-запросов внутри, например, Python-кода дополнительно используют библиотеки (Object Relational Mapper, ORM).
Статья
В большинстве приложений, с которыми мне приходилось иметь дело, при взаимодействии с БД не ограничиваются лишь драйвером, который позволяет выполнять сырые запросы. Для удобства и избавления от SQL-запросов внутри, например, Python-кода дополнительно используют библиотеки (Object Relational Mapper, ORM).
Статья
Прогнозируем реальные вероятности
Может ли ваша модель прогнозировать реальные вероятности? На самом деле абсолютно точно это не может делать ни одна. Мы можем максимально приблизиться к реальным показателям, но для этого модель должна быть откалибрована. То есть скорректирована так, чтобы полученные показатели распределения вероятностей были как можно ближе к реальным.
Статья
Может ли ваша модель прогнозировать реальные вероятности? На самом деле абсолютно точно это не может делать ни одна. Мы можем максимально приблизиться к реальным показателям, но для этого модель должна быть откалибрована. То есть скорректирована так, чтобы полученные показатели распределения вероятностей были как можно ближе к реальным.
Статья
13 проектов для Python-разработчиков среднего уровня
Изучив основы Python, вам наверняка захочется закрепить знания и поработать над каким-нибудь проектом. Однако не всегда сразу приходит в голову, что можно сделать, а проекты в интернете часто или слишком простые, или слишком сложные. Поэтому в этой статье будут собраны идеи, подходящие для разработчиков среднего уровня.
[ Статья ]
Изучив основы Python, вам наверняка захочется закрепить знания и поработать над каким-нибудь проектом. Однако не всегда сразу приходит в голову, что можно сделать, а проекты в интернете часто или слишком простые, или слишком сложные. Поэтому в этой статье будут собраны идеи, подходящие для разработчиков среднего уровня.
[ Статья ]
Обнаружение новизны изображений с помощью Python и библиотеки scikit-learn
В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.
Статья
В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.
Статья
