Рубрика «scipy» - 2

в 14:48, , рубрики: ConceptNet Numberbatch, glove, matplotlib, numpy, pandas, python, scikit-learn, scipy, seaborn, word2vec, анализ тональности, дерево синтаксического анализа, искусственный интеллект, классификатор, машинное обучение, сентимент-анализ

Предостерегающий урок.

Сделаем классификатор тональности!

Анализ тональности (сентимент-анализ) — очень распространённая задача в обработке естественного языка (NLP), и это неудивительно. Для бизнеса важно понимать, какие мнения высказывают люди: положительные или отрицательные. Такой анализ используется для мониторинга социальных сетей, обратной связи с клиентами и даже в алгоритмической биржевой торговле (в результате боты покупают акции Berkshire Hathaway после публикации положительных отзывов о роли Энн Хэтэуэй в последнем фильме).

Метод анализа иногда слишком упрощён, но это один из самых простых способов получить измеримые результаты. Просто подаёте текст — и на выходе положительные и отрицательные оценки. Не нужно разбираться с деревом синтаксического анализа, строить граф или какое-то другое сложное представление.
Читать полностью »

в 23:00, , рубрики: numpy, Pyhon, python, scipy, астродинамика, астрономия, задача трех тел, интегрирование ОДУ, математика, моделирование, Программирование, Разработка под Linux, разработка под windows

Светлой памяти моего учителя — первого декана физико-математического факультета Новочеркасского политехнического института, заведующего кафедрой «Теоретическая механика» Кабелькова Александра Николаевича

Введение

Август, лето подходит к концу. Народ яростно рванул на моря, да оно и неудивительно — самый сезон. А на хабре, тем временем, буйным цветом распускается и пахнет лженаука. Если говорить о теме данного выпуска «Моделирования...», то в нем мы совместим приятное с полезным — продолжим обещанный цикл и совсем чуть-чуть поборемся с этой самой лженаукой за пытливые умы современной молодежи.

Моделирование динамических систем: Как движется Луна? - 1

А вопрос ведь действительной не праздный — со школьных лет мы привыкли считать, что наш ближайший спутник в космическом пространстве — Луна движется вокруг Земли с периодом 29,5 суток, особенно не вдаваясь в сопутствующие подробности. На самом же деле наша соседка своеобразный и в какой-то степени уникальный астрономический объект, с движением которого вокруг Земли не всё так просто, как, возможно хотелось бы некоторым моим коллегам из ближайшего зарубежья.

Итак, оставив полемику в стороне, попытаемся с разных сторон, в меру своей компетенции, рассмотреть эту безусловно красивую, интересную и очень показательную задачу.

Читать полностью »

в 12:28, , рубрики: cross-validation, data mining, kaggle, Mercedes, Mercedes-Benz, python, scikit-learn, scipy, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение
image

Всем привет, в этом посте я расскажу о том, как мне удалось занять 11 место в конкурсе от компании Мерседес на kaggle, который можно охарактеризовать как лидера по количеству участников и по эпичности shake-up. Здесь можно ознакомиться с моим решением, там же ссылка на github, здесь можно посмотреть презентацию моего решения в Yandex.

В этом посте пойдет речь о том, как студент консерватории попал в data science, стал призером двух подряд kaggle-соревнований, и каким образом методы математической статистики помогают не переобучиться на публичный лидерборд

Начну я с того, что немного расскажу о задаче и о том, почему я взялся ее решать. Должен сказать, что в data science я человек новый. Лет 7 назад я закончил Физический Факультет СПбГУ и с тех пор занимался тем, что получал музыкальное образование. Идея немного размять мозг и вернуться к техническим задачам впервые посетила меня примерно два года назад, на тот момент я уже работал в оркестре Московской Филармонии и учился на 3 курсе в Консерватории. Начал я с того, что вооружившись книгой Страуструпа стал осваивать C++. Далее были конечно же разные онлайн курсы и примерно год назад я стал склоняться к мысли о том, что Data Science — это пожалуй именно то, чем я хотел бы заниматься в IT. Мое “образование” в Data Science — это курс от Яндекса и Вышки на курсере, несколько курсов из специализации МФТИ на курсере и конечно же постоянное саморазвитие в соревнованиях.
Читать полностью »

в 12:41, , рубрики: python, scipy, Линейное программирование, метки:

В своей первой публикации мне хочется рассказать о том, как можно быстро и просто решить задачу линейного программирования с помощью замечательной библиотеки scipy. Для подобных задач в python есть так же pulp, но для новичков в scipy более понятный синтаксис.

Зачем может понадобиться линейное программирование на практике? Как правило, с его помощью решают задачу минимизации функции f(x) (или обратную задачу максимизации для — f(x) ).

Здесь я не буду приводить теоретические выкладки (можно посмотреть тут), а рассмотрю конкретный пример.

Итак, задача.

У нас есть 8 фабрик, которые каждую неделю производят некоторое количество продукции. Нам нужно распределить продукцию по 13 магазинам так, чтобы максимизировать суммарную прибыль, при этом разрешается закрывать нерентабельные магазины.
Читать полностью »

в 15:12, , рубрики: numpy, python, scipy, переходные процессы., электрические цепи

Моделирование переходных процессов при коммутации электрической цепи средствами Python - 1

Зачем нужно учитывать переходные процессы

В общем случае в электрической цепи переходные процессы могут возникать, если в цепи имеются индуктивные и емкостные элементы, обладающие способностью накапливать или отдавать энергию магнитного или электрического поля. В момент коммутации, когда начинается переходный процесс, происходит перераспределение энергии между индуктивными, емкостными элементами цепи и внешними источниками энергии, если они подключенными к цепи. При этом могут возникать большие перенапряжения, сверхтоки, электромагнитные колебания, которые способны нарушить работу систем автоматики и других устройств, вплоть до выхода их из строя.

С другой стороны, переходные процессы находят практическое применение, например, в различные рода электронных генераторах, в схемах электроники и автоматики.

В сети много публикаций по данной теме [1,2,3], однако большая их часть содержит описания переходных процессов, основанное на методах аналитического решения соответствующих уравнений. Численные методы используются значительно реже, причём большая часть таких публикаций посвящена описанию метода численного решения дифференциального уравнения.

Учитывая хорошо развитые в библиотеке SciPy численные методы, привожу пример математического моделирования переходных процессов при коммутации в электрических цепях средствами данной библиотеки.
Читать полностью »

в 11:08, , рубрики: optimize, python, scipy, Линейное программирование, метки:

Зачем решать экстремальные задачи

На практике очень часто возникают задачи, для решения которых используются методы оптимизации. В обычной жизни при множественном выборе, например, подарков к новому годы мы интуитивно решаем задачу минимальных затрат при заданном качестве покупок.

К сожалению, не всегда можно положиться на интуицию. Допустим Вы сотрудник коммерческой фирмы и отвечаете за рекламу. Затраты на рекламу в месяц не должны превышать 10 000 денежных единиц (д.е). Минута радиорекламы стоит 5 д.е., а телерекламы 90 д.е. Фирма намерена использовать радиорекламу в два раза чаще чем телерекламу. Практика показывает, что 1 минута телерекламы обеспечивает объём продаж в 30 раз больший чем 1 минута радиорекламы.

Читать полностью »

в 21:25, , рубрики: matplotlib, pandas, python, scipy, sympy, дифференцирование, занимательная математика, Занимательные задачки, математика, оптимизация, Программирование, символьные вычисления

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 »

в 15:36, , рубрики: clonedigger, matplotlib, python, radon, scipy, snakefood, кластерный анализ, копипастинг, Совершенный код

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 »

в 19:35, , рубрики: pygame, python, scipy, клавиатура, Моцарт, музыка

От переводчика:

Статья, которую я предлагаю вам почитать, не нова — она опубликована аж 29 марта. Но на Реддите ее запостили всего несколько дней назад, да и актуальности своей она точно не потеряла. Интересность ее в том, что автор на простом и коротком примере демонстрирует практическое применение трех больших и популярных библиотек: numpy, scipy и pygame. Про первые две многие слышали, но все больше в контексте научных работ, так что интересно посмотреть на их применение в «обычной» жизни. В конце статьи прекрасная видео-демонстрация результата, хотя бы ее точно стоит посмотреть.

Авторский код сохранен без изменений, несмотря на то, что он оформлен не по PEP-8 и за его валидность я не ручаюсь. Настоящий рабочий код так или иначе есть на ГитХабе, ссылку вы найдете в конце статьи.

Запишите звук, измените тон 50 раз и сопоставьте каждому новому звуку клавишу на клавиатуре компьютера. Получится Пианопьютер!

Читать полностью »

в 8:21, , рубрики: python, scipy, simd, аппаратное ускорение, высокая производительность, Программирование, метки: , ,

Пакеты numpy и scipy предоставляют прекрасные возможности для быстрого решения различных вычислительных задач. Концепция универсальных функций (ufunc), работающих как со скалярными значениями, так и с массивами различных размерностей, позволяет получить высокую производительность при сохранении присущей языку Python простоты и элегантности. Универсальная функция обычно используются для выполнения одной операции над большим массивом данных, что идеально подходит для оптимизации с помощью SIMD-инструкций, однако мне не удалось найти готового решения, основанного на свободном программном обеспечении и позволяющего использовать SIMD для вычисления в numpy таких математических функций, как синус, косинус и экспонента. Реализовывать алгоритмы вычисления этих функций с нуля совсем не хотелось, но к счастью в интернете нашлось несколько свободных библиотек на языке «С». Преодолев лень сомнения, я решил написать собственный numpy-модуль, предлагающий универсальные функции для синуса, косинуса и экспоненты. За подробностями и результатами тестов добро пожаловать под кат.
Читать полностью »

123
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js