В статье - http://spark-in.me/post/data-intuition - поправил битую ссылку на CSS, которая приводила к тому, что визуализация не работала.

Если вы не знаете в деталях про метод главных компонент (PCA), то ссылки для вас
- Бойлерплейт на питоне - https://goo.gl/O3W4jy (осторожно там реклама сервиса)
- Визуализация того как работает PCA - https://goo.gl/e7K9pc

#data_science

Выше было про ai-grant.org, нашел еще парочку ссылок
- https://medium.com/@nayafia/how-to-give-away-5-000-on-the-internet-66cae906ab7e
- https://medium.com/@yrashk/5-000-for-your-dream-project-c820494eadb4
- https://github.com/nayafia/microgrants/

Дерзайте!
Я подал курятник в пару мест.
#internet

Нашел отличный сайт с простыми визуализациями
- http://setosa.io/ev/

Человек явно тратит очень много времени и старается, но не нашел мейнстрима.

Гениальные мошенники - просят зарегестрировать свой домен в поисковиках.
Базу свою собирают парся whois всех доменов в мире.
=)

Внезапно запрос, которым можно смотреть индексы в постгресе
- https://stackoverflow.com/questions/2204058/list-columns-with-indexes-in-postgresql

Если у кого-то не открылась карта артистов, то вот ссылка просто на простой HTML который точно работает:
http://spark-in.me/graphs.html

Классное видео на тему визуализации того, как искать пифагоровы числа
https://www.youtube.com/watch?v=QJYmyhnaaek

Лайтовый видосик про то, какие активационные функции использовать для нейросетей
https://www.youtube.com/watch?v=-7scQpJT7uo&t=0s

По сути повторяет содержимое этой главы книги про нейросети (но не говорит, какие методы оптимизации использовать и какую метрику использовать)
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html

In a nutshell из того что я сам видел
- Надо использовать batch norm и dropout для регуляризации
- В качестве оптимизатора лучше всего использовать adam
- Для задачи регрессии подойдет линейная функция последней активации и mse
- Для классификации в случае большого числа классов - softmax + логлосс
- В качестве функций активации для внутренних слоев лучше всего подходит relu

Как-то так.
#data_science

Классные визуализации
- OLS - http://setosa.io/ev/ordinary-least-squares-regression/
- Число Пи - http://setosa.io/ev/pi/
- Байесова вероятность - http://setosa.io/ev/conditional-probability/
- Собственные вектора - http://setosa.io/ev/eigenvectors-and-eigenvalues/

Про Excel, оценку и финансовый анализ. Случайно похожая информация из 3 источников:
- Внезапно канал про эксель с 17к подписчиков
https://t.me/excel_everyday
На канале даже 50% постов - не реклама
Excel - пожалуй единственная программа, у которой нет аналогов на Линуксе или у сервисов Google

- Блог профессора Да Модарана - мастера финансового анализа и оценки - https://goo.gl/7b9J8S

- Тинькофф журнал про финансы и оценку простыми словами - https://goo.gl/U1SXcI

Уважаемые потенциальные авторы и люди, кому есть что сказать:
- Вы можете стать автором на http://spark-in.me (зачем это надо я напишу в планируемой статье)
- Вы можете получить такой веб-фид своего канала - http://kseniacadaques.spark-in.me (сервис в бете, пока сделали за спасибо, потом может поменяется)
- Это все бесплатно, без политики и задней мысли

Критерия только три
- Никакой политики и религии. Только условно-фальсифицируемые вещи / идеи
- Вы должны быть знатоком своего дела или относиться к тому, что вы делаете с рвением (если вы чему-то учитесь - это тоже прекрасно). Главное улучшать окружающую среду, а не ухудшать
- Придется мириться с неадекватом админа (меня)

Да, конечно, это все можно просто выложить на гитхаб или сделать блог на Medium / ЖЖ / tumbler итд. Но почему мне так не нравится - напишу отдельно.

Как-то так.

Заметка про применение очень простых байесовых моделей в бизнес практике - все не просто, а очень просто

http://spark-in.me/post/crude-bayesian-network-approach

#data_science

Сайт будет доступен через 10 минут.

Сайт доступен, на него были добавлены группы тегов и были исправлены баги + модификации SEO прошивки и рефакторинг АПИ.

Внезапно пример примитивного bash скрипта для деплоя spark-in-me

# redeploy script
rm -rf /var/www/spark-in-me/blog/*
rm -rf /var/www/spark-in-me/blog/.*
eval $(ssh-agent -s)
ssh-add ~/.ssh/git
git clone git@github.com:snakers4/spark-in-me-vds .
sudo yarn install
sudo yarn run build --release
touch /var/www/spark-in-me/blog/build/public/sitemap.xml
touch /var/www/spark-in-me/blog/build/public/main.rss
chmod 777 /var/www/spark-in-me/blog/build/public/sitemap.xml
chmod 777 /var/www/spark-in-me/blog/build/public/robots.txt
chmod 777 /var/www/spark-in-me/blog/build/public/main.rss
echo "# www.robotstxt.org/
Sitemap: http://www.spark-in.me/sitemap.xml
# Allow crawling of all content
User-agent: *
Disallow:" > /var/www/spark-in-me/blog/build/public/robots.txt
php /var/www/spark-in-me/admin/Api/Sitemap/sitemapMaker.php

Люди просили написать зачем мы занимаемся тем, чем мы занимаемся. Получится цикл рекурсивных статей.

http://spark-in.me/post/spark-in-me-article-chain-1

#internet

Самое интересное на канале за неделю - http://tinyletter.com/snakers41/letters/spark-in-me-4

Для всех, кто недавно присоединился, есть
- подборки статей с канала (поиск по слову подборка)
- теги (кликните по слову с #)
- сайт http://spark-in.me
- ссылка на файл с отобранными бесплатными образовательными курсами про data science в описании канала

Классная и простая статья про распознавание номеров на Хабре
https://habrahabr.ru/company/recognitor/blog/329636/

#data_science