Статьи по теме python

Публикации по теме 'python'

Центральная тенденция с использованием Python

Среднее арифметическое, гармоническое и геометрическое, медиана, мода и ожидаемое значение случайной величины Центральная тенденция - это отдельное значение, которое представляет собой центр распределения данных. Это очень важно и является краеугольным камнем многих статистических моделей и теорий, таких как проверка гипотез, доверительные интервалы, алгоритм кластеризации k-mean, нормальное и другие распределения данных и т. д. Наиболее распространенными мерами центральной тенденции..

Как работают искусственные нейронные сети: от персептронов до градиентного спуска

Введение Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и глубокое обучение часто используются взаимозаменяемо, но на самом деле они относятся к разным концепциям и методам. В этом введении будут разъяснены различия между этими тремя терминами и представлен общий обзор каждой области. Оглавление 1.AI vs ML vs DL 2. Персептрон 3. Проблема с персептроном 4. MLP 5. Прямое распространение 6. Расчет потерь 7. Обратное распространение 8. Достойный градиент 9. Заключение 1. ИИ,..

Декораторы Python в проектах Data Science

Декораторы Python — мощная концепция. Они могут не только изменять поведение функций и классов, но и улучшать читабельность и организацию кода. Цель этой статьи — дать общее представление о том, что такое декоратор, и показать два приложения, которые я считаю очень полезными в проектах Data Science: мемоизация и регистрация функций. 1. Что такое декоратор? Декоратор — это функция, которая принимает функцию и возвращает другую функцию. Таким образом, исходную (оформленную) функцию..

Документы Оценка качества изображения, часть 1

ШИВПУДЖАН САЙНИ | Адитья Мангал | Страховой Самадхан Изображения документов могут ухудшаться на различных этапах, таких как создание, хранение, передача и т. д. Например, ухудшение качества может привести к значительному снижению производительности оптического распознавания символов (OCR), а также повлиять на производительность поиска изображений документов, анализа компоновки. , обнаружение логотипа и другие задачи анализа документов. Как правило, деградация ухудшает..

Разборка нашей первой программы

Будьте терпеливы, пока читаете это, так как есть много новых терминов, но не зацикливайтесь на них, мы продолжим более глубокое погружение в следующих статьях. Если вы все еще не можете справиться с пробелом, спросите в комментариях. Предыдущая : Взаимодействие с консолью Вот следующие темы, которые будут охватывать наше понимание нашей первой программы: Ключевые слова Синтаксис Предлог для функций Нить Ошибки print("Hello world!!!") Ключевые слова: Лексика..

Как импортировать другой файл в Python?

Это действительно неприятная проблема. Разделение кода на разные файлы действительно важно для большого проекта. Но когда я попытался модулировать код на Python, я обнаружил, что это действительно проблематично и вызвало у меня головную боль. Вот что я узнал. Импорт файла в тот же каталог

Внедрение наивной байесовской классификации с нуля с помощью Python

Понимание наивной байесовской классификации путем создания ее с нуля Наивный байесовский В машинном обучении и науке о данных наивный байесовский алгоритм — хороший простой, но широко используемый алгоритм. К сожалению, из-за того, что жизнь дала нам множество упрощений, многие представители этой профессии склонны недооценивать необходимость тщательного понимания алгоритмов. Цель этой статьи — научить или освежить ваши знания о наивном байесовском классификаторе, создав его с нуля..