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
Не самые популярные методы Django ORM
Все мы знаем, что Django предоставляет ORM прямо из коробки, что не позволяет нам писать SQL-запросы. В этом механизме есть большой потенциал. Однако большинство из нас знакомы только с методами filter(), get(), update() и delete() из Django ORM.
В Django ORM есть много других опций, поэтому у нас все же возможность использовать функционал традиционных SQL-запросов. Сегодня в статье я вам про него расскажу.
Статья
Все мы знаем, что Django предоставляет ORM прямо из коробки, что не позволяет нам писать SQL-запросы. В этом механизме есть большой потенциал. Однако большинство из нас знакомы только с методами filter(), get(), update() и delete() из Django ORM.
В Django ORM есть много других опций, поэтому у нас все же возможность использовать функционал традиционных SQL-запросов. Сегодня в статье я вам про него расскажу.
Статья
Гайд по использованию enum в Python
Модуль
Статья
Модуль
enum содержит в себе тип для перечисления значений с возможностью итерирования и сравнения. Его можно использовать для создания понятных обозначений вместо использования чисел (для которых приходится помнить, какое число что обозначает) или строк (в которых легко опечататься и не заметить).Статья
Создаем простой ETL на Python
В работе аналитика данных часто приходится использовать наборы данных, загружаемые из открытых источников. Рассмотрим простой пример использования конвейера для таких задач.
ETL, сокращение от extract-transform-load, представляет собой серию процессов, которые включают в себя сбор данных, их обработку и хранение в безопасном и доступном месте. Конвейеры ETL (ETL pipeline) позволяют упростить эти процессы с максимальной эффективностью и минимальными издержками.
Рассмотрим пошаговую реализацию конвейера ETL с использованием модулей Python.
Статья
В работе аналитика данных часто приходится использовать наборы данных, загружаемые из открытых источников. Рассмотрим простой пример использования конвейера для таких задач.
ETL, сокращение от extract-transform-load, представляет собой серию процессов, которые включают в себя сбор данных, их обработку и хранение в безопасном и доступном месте. Конвейеры ETL (ETL pipeline) позволяют упростить эти процессы с максимальной эффективностью и минимальными издержками.
Рассмотрим пошаговую реализацию конвейера ETL с использованием модулей Python.
Статья
Как изменилась стандартная библиотека Python за последние годы
Когда выходит очередная версия Python, все внимание достается новым фичам языка: моржовому оператору, слиянию словарей, паттерн-матчингу. Еще много пишут об изменениях в асинхронной работе (модуль asyncio) и типизации (модуль typing) — эти модули на виду и бурно развиваются.
Остальным модулям стандартной библиотеки достается незаслуженно мало внимания. Хочу это исправить и рассказать, что интересного появилось в версиях 3.8–3.10.
Статья
Когда выходит очередная версия Python, все внимание достается новым фичам языка: моржовому оператору, слиянию словарей, паттерн-матчингу. Еще много пишут об изменениях в асинхронной работе (модуль asyncio) и типизации (модуль typing) — эти модули на виду и бурно развиваются.
Остальным модулям стандартной библиотеки достается незаслуженно мало внимания. Хочу это исправить и рассказать, что интересного появилось в версиях 3.8–3.10.
Статья
Три подхода к ускорению обучения XGBoost-моделей
Фреймворк XGBoost (Extreme Gradient Boosting, экстремальный градиентный бустинг) — это эффективная опенсорсная реализация алгоритма градиентного бустинга. Этот фреймворк отличается высокой скоростью работы, а модели, построенные на его основе, обладают хорошей производительностью. Поэтому он пользуется популярностью при решении задач классификации и регрессии с использованием табличных наборов данных. Но процесс обучения XGBoost-моделей может занять много времени.
Статья
Фреймворк XGBoost (Extreme Gradient Boosting, экстремальный градиентный бустинг) — это эффективная опенсорсная реализация алгоритма градиентного бустинга. Этот фреймворк отличается высокой скоростью работы, а модели, построенные на его основе, обладают хорошей производительностью. Поэтому он пользуется популярностью при решении задач классификации и регрессии с использованием табличных наборов данных. Но процесс обучения XGBoost-моделей может занять много времени.
Статья
TileTool — модуль для обучения детей основам разработки игр
В этой статье я хотел бы поделиться одним очень удобным дополнением для Pygame, найденным на просторах интернета буквально пару дней назад, но покорившем мое сердце. А все от того, что модуль, о котором пойдет речь, упрощает процесс создания 2D игрушек, делая его простым, наглядным, быстрым и увлекательным.
Статья
В этой статье я хотел бы поделиться одним очень удобным дополнением для Pygame, найденным на просторах интернета буквально пару дней назад, но покорившем мое сердце. А все от того, что модуль, о котором пойдет речь, упрощает процесс создания 2D игрушек, делая его простым, наглядным, быстрым и увлекательным.
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
Cоздаём математические анимации c помощью Python
Вы наверняка когда-то испытывали трудности в понимании математических концепций алгоритмов машинного обучения и для лучшего понимания темы пользовались обучающим ресурсом 3Blue1Brown. 3Blue1Brown — известный математический YouTube-канал, который ведёт Грант Сандерсон. Многим нравится 3Blue1Brown за прекрасные объяснения Гранта и великолепные анимации.
Статья
Вы наверняка когда-то испытывали трудности в понимании математических концепций алгоритмов машинного обучения и для лучшего понимания темы пользовались обучающим ресурсом 3Blue1Brown. 3Blue1Brown — известный математический YouTube-канал, который ведёт Грант Сандерсон. Многим нравится 3Blue1Brown за прекрасные объяснения Гранта и великолепные анимации.
Статья
4 совета для визуализации данных с помощью Python
Сегодня данные являются самым важным ресурсом в мире. Тем не менее, без правильной визуализации ваших данных, чтобы обнаружить осмысленные идеи, это просто будет бесполезно. Создание визуализации помогает получить более четкое и сжатое представление о данных. Python — это выбор языка программирования для разработчиков в наши дни. Однако иногда разработчики сталкиваются с проблемами визуализации данных с помощью Python.
Статья
Сегодня данные являются самым важным ресурсом в мире. Тем не менее, без правильной визуализации ваших данных, чтобы обнаружить осмысленные идеи, это просто будет бесполезно. Создание визуализации помогает получить более четкое и сжатое представление о данных. Python — это выбор языка программирования для разработчиков в наши дни. Однако иногда разработчики сталкиваются с проблемами визуализации данных с помощью Python.
Статья
