Публикации по теме 'numpy'


NumPy.Random.Seed (101) Объяснение
Работая с машинным обучением или глубоким обучением, мы все, должно быть, сталкивались с модным словом «NumPy». Итак, что такое NumPy? Согласно SciPy.org, NumPy - это фундаментальный пакет для научных вычислений на Python. Это библиотека Python, которая предоставляет объект многомерного массива, различные производные объекты (такие как маскированные массивы и матрицы) и набор процедур для быстрых операций с массивами, включая математические, логические, манипуляции с формами,..
Введение в машинное обучение (серия MLE — 1)
Всем привет!!! Добро пожаловать в мой блог. Это первый блог из серии машинного обучения. Каждую неделю я буду делиться тем, что я узнал за эту неделю. В этой статье позвольте мне представить машинное обучение и некоторые инструменты/библиотеки, используемые для выполнения задач машинного обучения. Краткое введение в машинное обучение Когда существует множество традиционных принципов разработки программного обеспечения, каково использование ML в нашей жизни? Возьмем простой пример..
Объяснение кластеризации k-средних (Часть I: Теория)
Что такое кластеризация? Пого навещает своего друга. Его друг Дипи - антофил (человек, любящий цветы). У Дипи есть большая куча цветов на заднем дворе, все они принадлежат к одному виду, но разного цвета! Дипи спрашивает Пого, может ли он создать кластеры из кучи цветов, лежащих на его фоне. Пого смотрит на груду цветов. Он видит, что все цветы выглядят почти одинаково. У них очень похожие характеристики во всем, кроме одного - цвета! Итак, Пого просто кладет все цветы одного..
Вы знаете, что такое np.empty(notbs)?
np.empty(notbs) — это функция NumPy, которая создает неинициализированный массив указанной формы и типа данных. Аргумент notbs представляет форму массива и должен быть кортежем целых чисел. Например, если в качестве аргумента передается notbs = (3, 4) , np.empty(notbs) создаст массив NumPy 3x4 без инициализации его элементов. Точные значения в массиве будут зависеть от состояния памяти…
Освоение основ NumPy: пошаговое руководство для начинающих
«У вас могут быть данные без информации, но у вас не может быть информации без данных». — Дэниел Киз Моран Основы NumPy — введение: NumPy предлагает множество функций, включая поддержку матриц, преобразований Фурье и богатый набор функций для работы в области линейной алгебры. Числовой Python называется NumPy. В 2005 году Трэвис Олифант разработал NumPy. Вы можете использовать его бесплатно, потому что это проект с открытым исходным кодом. Математическая мощь NumPy —..
Освойте Python для науки о данных за 30 дней
«Информация - это масло 21 века, а аналитика - двигатель внутреннего сгорания». - Питер Сондергаард, Gartner. Вы когда-нибудь задумывались, почему вы видите рекламу на сайтах Youtube, Facebook или Google, связанных с вашими текущими поисковыми запросами? Вам не кажется, что эта реклама побуждает покупать больше предметов роскоши вместо необходимых? Как и углеродные следы, цифровые следы есть у каждого. Эти цифровые следы используются для распознавания людей и их привычек. Например,..
Тензоры, тензоры, тензоры. Строительные блоки нейронной сети.
Понимание того, как они устроены. Вернуться к предыдущему сообщению . 1.1 Что такое тензоры? Тензоры как массивы NumPy. Скачать Jupyter Notebook можно здесь . Начнем курс с самого первого вопроса, что такое тензоры? Этот пост разделен на 4 раздела. Понимание построения тензоров Как получить доступ к скалярному тензору и тензору меньшего размера Понимание построения тензоров справа налево Концепция оси Понимание построения тензоров Говоря очень простым языком,..