Рубрика «matplotlib» - 3

Базовые принципы машинного обучения на примере линейной регрессии - 1 Здравствуйте, коллеги! Это блог открытой русскоговорящей дата саентологической ложи. Нас уже легион, точнее 2500+ человек в слаке. За полтора года мы нагенерили 800к+ сообщений (ради этого слак выделил нам корпоративный аккаунт). Наши люди есть везде и, может, даже в вашей организации. Если вы интересуетесь машинным обучением, но по каким-то причинам не знаете про Open Data Science, то возможно вы в курсе мероприятий, которые организовывает сообщество. Самым масштабным из них является DataFest, который проходил недавно в офисе Mail.Ru Group, за два дня его посетило 1700 человек. Мы растем, наши ложи открываются в городах России, а также в Нью-Йорке, Дубае и даже во Львове, да, мы не воюем, а иногда даже и употребляем горячительные напитки вместе. И да, мы некоммерческая организация, наша цель — просвещение. Мы делаем все ради искусства. (пс: на фотографии вы можете наблюдать заседание ложи в одном из тайных храмов в Москве).

Мне выпала честь сделать первый пост, и я, пожалуй, отклонюсь от своей привычной нейросетевой тематики и сделаю пост о базовых понятиях машинного обучения на примере одной из самых простых и самых полезных моделей — линейной регрессии. Я буду использовать язык питон для демонстрации экспериментов и отрисовки графиков, все это вы с легкостью сможете повторить на своем компьютере. Поехали.

Читать полностью »

Визуализация статистики ЕВРО-2016 с помощью Python и Inkscape - 1
Привет!

Прошло чуть больше недели с окончания Чемпионата Европы 2016 во Франции. Этот чемпионат запомнится нам неудачным выступлением сборной России, проявленной волей сборной Исландии, потрясающей игрой сборных Франции и Португалии. В этой статье мы поработаем с данными, построим несколько графиков и отредактируем их в векторном редакторе Inkscape. Кому интересно — прошу под кат.
Читать полностью »

Сегодня мы попробуем найти самый дешевый и самый дорогой интернет магазин книг.
Сравнивать будем бумажные книги, которые есть в наличии. В разных магазинах очень разное количество книг. Где-то менее 1000, а где-то более 200 000 книг.

Сравниваем цены в книжных интернет магазинах c помощью python, pandas и matplotlib - 1

Кстати, гистограмма настоящая. Как она построена и другие интересные закономерности под катом.
Читать полностью »

Раньше мы уже искали необычные модели Playboy с помощью библиотеки Python Scikit-learn. Теперь мы продемонстрируем некоторые возможности библиотек SymPy, SciPy, Matplotlib и Pandas на живом примере из разряда занимательных школьных задач по математике. Цель — облегчить порог вхождения при изучении Python библиотек для анализа данных.

Python и красивые ножки: как я бы знакомил сына с математикой и программированием - 1

Читать полностью »

Хочу поделиться опытом работы с задачей известного конкурса по машинному обучению от Kaggle. Этот конкурс позиционируется как конкурс для начинающих, а у меня как раз не было почти никакого практического опыта в этой области. Я немного знал теорию, но с реальными данными дела почти не имел и с питоном плотно не работал. В итоге, потратив пару предновогодних вечеров, набрал 0.80383 (первая четверть рейтинга).

Kaggle и Titanic — еще одно решение задачи с помощью Python - 1

В общем эта статья для еще начинающих от уже начавшего.

Читать полностью »

Визуализация клонов в проекте на Python
Недавно в нашем проекте потребовалось настроить мониторинг качества кода. Качество кода — понятие субъективное, однако давным-давно придумали множество метрик, позволяющих провести мало-мальски количественный анализ. К примеру, цикломатическая сложность или индекс поддерживаемости (maintainability index). Измерение подобного рода показателей — обычное дело для языков вроде Java или C++, однако (складывается впечатление) в питоньем сообществе редко когда кто-то об этом задумывается. К счастью, существует замечательный radon с xenon-ом, который быстро и качественно вычисляет упомянутые выше метрики и даже некоторые другие. Конечно, для профессиональных enterprise инструментов маловато, но все необходимое присутствует.

Кроме вычисления метрик, бывает также полезно провести анализ зависимостей. Если в проекте задекларирована архитектура, то между отдельными частями должны существовать определенные связи. Самый частый пример: приложение построено вокруг библиотеки, предоставляющей API, и весьма нежелательно выполнять действия в обход этого API. Другими словами, нехорошо ioctl-ить в ядро когда libc есть. Для питона есть несколько пакетов, строящих граф зависимостей между модулями, и snakefood показался мне самым удачным.

Помимо анализа зависимостей, не менее полезно определять копипасту, особенно, если в проекте задействованы джуниоры или другие люди, любящие «срезать углы болгаркой». Об этом собственно и пойдет речь в статье.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js