kk
В hue_norm что стоит?
Да вроде вообще не использую этот параметр в функции
Size: a a a
2021 March 11
kk
В hue_norm что стоит?
Не использую
СВ
Переслано от Сергей Васильев...
ребят, можете посоветовать датасеты для сверточных сетей(можно 1D и 2D; классификация\регрессия)? Мне дали задание придумать проект на курс по нейронным сетям. Сказали будет плюсом, если к бизнесу будет иметь отношение
OA
А какой вариант считается предпочтительным (и будет здорово, если расскажите, почему) в pandas:
1) data = data.method()
2) data.method(inplace=True)
?
1) data = data.method()
2) data.method(inplace=True)
?
VC
inplace операции меньше работают с памятью и т.д.
VC
Что интересно
x = x + 2 * y
медленее
x += 2 * y
медленее
x += y
x += y
x = x + 2 * y
медленее
x += 2 * y
медленее
x += y
x += y
SD
Предпочтительнее тем не менее 1й =)
The pandas core team discourages the use of the inplace parameter, and eventually it will be deprecated (which means "scheduled for removal from the library"). Here's why: inplace won't work within a method chain. The use of inplace often doesn't prevent copies from being created, contrary to what the name implies.
The pandas core team discourages the use of the inplace parameter, and eventually it will be deprecated (which means "scheduled for removal from the library"). Here's why: inplace won't work within a method chain. The use of inplace often doesn't prevent copies from being created, contrary to what the name implies.
VC
Предпочтительнее тем не менее 1й =)
The pandas core team discourages the use of the inplace parameter, and eventually it will be deprecated (which means "scheduled for removal from the library"). Here's why: inplace won't work within a method chain. The use of inplace often doesn't prevent copies from being created, contrary to what the name implies.
The pandas core team discourages the use of the inplace parameter, and eventually it will be deprecated (which means "scheduled for removal from the library"). Here's why: inplace won't work within a method chain. The use of inplace often doesn't prevent copies from being created, contrary to what the name implies.
Опа, спасибо огромное, не знал. @Oleg_Antonovich
OA
И снова спасибо. Интересно :)
2021 March 12
G
Планируете первые шаги в Data Science? Поможем пройти путь с нуля до Middle специалиста в Machine learning за 1 год. Узнайте, с чего начать, на бесплатных вебинарах онлайн-курса «Специализация Machine Learning»:
📌«Demo Day курса»: https://otus.pw/0uR6/
— Ответим на все вопросы, расскажем о хардкорной программе и преподавателях. Поделимся инсайдами о карьерных перспективах и максимальных скидках на курс.
📌«Чему можно научить машину»: https://otus.pw/8eQg/
— Разберём, зачем нужно машинное обучение и какие интересные вещи вы научитесь делать, когда пройдёте специализацию. На примере реальных проектов из разных индустрий увидим, какие полезные практические задачи можно решать при помощи «всего пары строк кода» и обсудим, почему за этой парой строк обязательно должно стоять основательное понимание теории.
Вебинары проведёт преподаватель-практик курса Дмитрий Сергеев (Senior Data Scientist в Oura). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!
📌«Demo Day курса»: https://otus.pw/0uR6/
— Ответим на все вопросы, расскажем о хардкорной программе и преподавателях. Поделимся инсайдами о карьерных перспективах и максимальных скидках на курс.
📌«Чему можно научить машину»: https://otus.pw/8eQg/
— Разберём, зачем нужно машинное обучение и какие интересные вещи вы научитесь делать, когда пройдёте специализацию. На примере реальных проектов из разных индустрий увидим, какие полезные практические задачи можно решать при помощи «всего пары строк кода» и обсудим, почему за этой парой строк обязательно должно стоять основательное понимание теории.
Вебинары проведёт преподаватель-практик курса Дмитрий Сергеев (Senior Data Scientist в Oura). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!
I
Здравствуйте. Начал изучать тему DS не так давно. И сейчас у меня организовался проект, статья. И я хотел бы применить полученные знания. Но задача не такая, о которых пишут на первых страницах. Я хотел бы найти коэффициент «похожести». Т.е. есть категории А, Б, С. Категории А - много данных. И необходимо затем сказать, на сколько похожи данные из категории Б или С на категорию А. Где можно об этом почитать?
I
Здравствуйте. Начал изучать тему DS не так давно. И сейчас у меня организовался проект, статья. И я хотел бы применить полученные знания. Но задача не такая, о которых пишут на первых страницах. Я хотел бы найти коэффициент «похожести». Т.е. есть категории А, Б, С. Категории А - много данных. И необходимо затем сказать, на сколько похожи данные из категории Б или С на категорию А. Где можно об этом почитать?
А что мы знаем об объектах? Если это что-то типа вектора, можно посчитать что-то вроде расстояния
I
Объекты - месторождения. Необходимо предсказать, является ли вода в одном похожим на другой. С одного есть много данных. Другие - молодые, там данных меньше.
I
Я, вроде как нашёл One-class SVM. Мне кажется это может помочь.
I
Можно расстояния считать, тем более что это место на карте
I
Сейчас читаю про расстояния. Но не совсем понимаю, как это обучить, вычленить, для классификации похожести
I
Чем меньше расстояния, тем больше вариантов, что похожи