Публикации по теме 'data-science'
Лучший способ обобщить фреймы данных Pandas.
Skimpy позволяет невероятно легко суммировать наборы данных в записных книжках и терминалах.
Описать - это первая функция, которую я пробую использовать для любого нового набора данных. Но теперь я нашел лучше.
Я заменил его на Skimpy. Это небольшой пакет Python, который показывает некоторые расширенные сводные результаты для набора данных. Вы также можете запустить его в окне терминала, не входя в оболочку Python.
Вы можете установить его из PyPI, используя следующую команду...
Искусственный интеллект (ИИ) был одной из самых обсуждаемых тем в последнее время.
Искусственный интеллект (ИИ) был одной из самых обсуждаемых тем в последнее время. ИИ — это область компьютерных наук, целью которой является создание интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и языковой перевод. ИИ уже оказал значительное влияние на нашу жизнь и, как ожидается, окажет еще большее влияние в будущем.
Влияние ИИ:
Одно из самых значительных воздействий..
Обучение с подкреплением: Часть 2: Марковский процесс принятия решений
В предыдущем блоге мы узнали, как Агент совершает действия, не зависящие от какой-либо ситуации.
Теперь мы обсудим, как агент может изменить действие в другой ситуации или состоянии. Агент создает последовательность или траекторию, которая начинается так: S0, A0, R1, S1, A1, R2, S2, A2, R3,… (состояние, действие, награда)
Агент будет в состоянии S0 в момент времени t=0, затем выполнит A0, и в зависимости от среды агент получит R1 и достигнет состояния S1.
Марковский процесс..
Как гиперциклы используются в области гиперболической геометрии, часть 2
Гиперцикличность операторов композиции на дискретных взвешенных банаховых пространствах (arXiv)
Автор: Роберт Ф. Аллен , Флавия Колонна , Рубен А. Мартинес-Авенданьо , Мэттью А. Понс
Аннотация: В этой статье мы изучаем гиперциклические операторы композиции на взвешенных банаховых пространствах функций, определенных на дискретных метрических пространствах. Показано, что на «малых» пространствах действуют только такие операторы композиции. Мы характеризуем операторы..
5 полезных советов и приемов, которые вы захотите знать при использовании Python
Классные приемы, которые стоит знать при программировании на Python.
В этом коротком сообщении в блоге я поделюсь пятью крутыми приемами, которые я считаю полезными или о которых стоит знать при программировании с использованием Python. Приступая к работе, мы рассмотрим несколько простых преобразований ASCII. Давайте приступим к этим трюкам.
ASCII преобразования
Output:
A
s
c
i
i
Слияние словарей
Output:
{'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'X': 10, 'Y': 20, 'Z': 30}
Удаление..
Оптимизация использования графического процессора
▮ Низкая загрузка графического процессора
В идеале мы хотим полностью использовать наши машины с графическим процессором во время обучения/логического вывода. Однако, если вы не учитываете загрузку графического процессора при создании обучающих сценариев для своей модели глубокого обучения, есть вероятность, что коэффициент использования графического процессора будет довольно низким; ниже 30%.
Сегодня я хотел бы рассказать, где могут быть узкие места, вызывающие это, и как их..
Самостоятельная программа по науке о данных Coursera менее чем за 400 долларов
Узнайте, как вы можете структурировать свое образование в области науки о данных с помощью Coursera в 2021 году.
В настоящее время существует бесконечное множество способов чему-либо научиться. С развитием онлайн-обучения университеты и эксперты предлагают тысячи курсов, которые можно пройти в удобном для вас темпе, не выходя из дома. Coursera , основанная двумя профессорами Стэнфордского университета в 2012 году, предлагает курсы некоторых из лучших университетов мира, таких как..
