TGViewer
Channel Public Channel
Data Place

Data Place

@dataplace

Канал про данные, науку о данных и про обучение работе с данными.
Автор: Ирина Радченко, доцент, канд. техн. наук, любитель данных и Computer Science, в Телеграме -- @dadaistka
Open in Telegram
Subscribers
524
Photos
38
Videos
0
Links
219

Showing posts older than #102 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #98 11

Forwarded from Data Science Notes (Mariya Goroshko)

Python Machine Learning – Sebastian Raschka (en)

Даст более глубокое понимание машинного обучения.

#book #middle #theory
Post #96 10

Forwarded from Python Textbooks (Mariya Goroshko)

Natural Language Processing with Python – S. Bird, E. Klein, E. Loper (en) 2009

Рассказывается о различных языковых технологиях: от фильтрации электронной почты до автоматического перевода.

#middle
Post #94 11

Forwarded from Data Science и все такое

Меню канала с основными постами.

Основы Data Science, алгоритмы.
1. Data Science
2. Big Data
3. Data Mining
4. Нейросети
5. Задача про Титаник
6. Регрессия, регрессоры. Классификаторы.
7. Деревья решений
8. Наивный Байесовский классификатор
9. Метод K-ближайших соседей

Визуализация.
1. Визуализация данных
2. Тепловые карты

Истории о нейросетях
1. Пример работы нейросети на примере боев сумо
2. Нейросети и распознавание порноактеров
3. Нейросети и трейдинг
4. Нейросети и видеослежка

Истории из жизни.
1. Айфон-психолог
2. Магазины вычисляют вашу беременность
3. Знакомство с помощью Data Science
4. Знакомство с помощью Data Science - 2
5. Про машинный перевод
Post #93 249
Вот еще куча полезных ссылок и постов по Data Science.
#DataScience
Post #91 8

Forwarded from Data Science Notes (Igor A. Kamyshev)

TensorFlow Machine Learning Cookbook — Nick McClure (en) 2017

Поможет изучить концепции машинного обучения, используя новейшие
библиотеки, такие как TensorFlow.

#book #middle #python
Post #89 198
The scikit-learn Random Forest feature importance and R's default Random Forest feature importance strategies are biased. To get reliable results in Python, use permutation importance, provided here and in our rfpimp package (via pip). For R, use importance=T in the Random Forest constructor then type=1 in R's importance() function. In addition, your feature importance measures will only be reliable if your model is trained with suitable hyper-parameters.

http://explained.ai/rf-importance/index.html
explained.ai Beware Default Random Forest Importances Training a model that accurately predicts outcomes is great, but most of the time you don't just need predictions, you want to be able to interpret your model. The problem is that the scikit-learn Random Forest feature importance and R's default Random Forest…
Post #87 7

Forwarded from Python Textbooks (Igor A. Kamyshev)

Machine Learning an Algorithmic Perspective – Stephen Marsland (en) 2015

Рассказывает о алгоритмах, используемых при машинном обучении.

#middle
Post #85 10

Forwarded from Python Textbooks (Mariya Goroshko)

Bioinformatics Programming Using Python – Mitchell L Model (en) 2010

Покажет как использовать Python для автоматизации задач в научных исследованиях.

#middle
Post #82 18

Forwarded from DevBrain

Вышел долгожданный Python 3.7.0.

Из новинок:
- встроенная функция breakpoint
- Data Classes
- словари теперь хранят порядок при добавлении ключей (прощай, OrderedDict)

и т.д. Более подробный список изменений можно посмотреть по ссылке — https://www.python.org/downloads/release/python-370/
Python.org Python Release Python 3.7.0 The official home of the Python Programming Language
Post #76 272
Python on Hadoop
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →