Условие: Напишите функцию, которая выполняет масштабирование признаков, используя как стандартизацию, так и нормализацию min-max. Функция должна принимать на вход 2D массив NumPy, где каждая строка представляет образец данных, а каждый столбец — признак. Она должна возвращать два 2D массива NumPy: один, масштабированный с помощью стандартизации, а другой — с нормализацией min-max. Все результаты должны быть округлены до четырёх знаков после запятой.
Пример:
вход:
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])выход:
([[-1.2247, -1.2247], [0.0, 0.0], [1.2247, 1.2247]], [[0.0, 0.0], [0.5, 0.5], [1.0, 1.0]])Решение: смотрите на картинке выше👆
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🎉3
Forwarded from Книги для программистов
📖 От Кнута до Седжвика: классика алгоритмической литературы
Обзор лучших книг по алгоритмам для программистов всех уровней. От иллюстрированных пособий для начинающих до фундаментальных трудов для экспертов.
🔗 Читать подборку
Обзор лучших книг по алгоритмам для программистов всех уровней. От иллюстрированных пособий для начинающих до фундаментальных трудов для экспертов.
🔗 Читать подборку
🎉5👍4
cookbook.pdf
642.4 KB
✍️ Гайд по тензорам
Эта небольшая книжка из 50 страниц исчерпывающе расскажет обо всём, что связано с тензорами.
Тензор — это обобщающий термин для матриц с произвольным количеством измерений. Тензорами являются и скаляры (тензор нулевого ранга), и векторы (тензор первого ранга), и матрицы (тензор второго ранга).
🔗 Ссылка на сайт The Tensor Cookbook
Эта небольшая книжка из 50 страниц исчерпывающе расскажет обо всём, что связано с тензорами.
🔗 Ссылка на сайт The Tensor Cookbook
❤10
Привет, друзья! 👋
Мы готовим статью о самых странных и уникальных дистрибутивах Linux, и нам нужно ваше мнение! 🤔💬
1️⃣ Какой самый необычный дистрибутив Linux вы когда-либо пробовали? Почему он вас удивил?
2️⃣ Есть ли у вас советы для новичков, которые только начинают работать с Linux? 🐧✨
Поделитесь своими идеями в комментариях! Самые интересные идеи и предложения мы обязательно включим в нашу статью. Спасибо за участие! 🙌
Мы готовим статью о самых странных и уникальных дистрибутивах Linux, и нам нужно ваше мнение! 🤔💬
1️⃣ Какой самый необычный дистрибутив Linux вы когда-либо пробовали? Почему он вас удивил?
2️⃣ Есть ли у вас советы для новичков, которые только начинают работать с Linux? 🐧✨
Поделитесь своими идеями в комментариях! Самые интересные идеи и предложения мы обязательно включим в нашу статью. Спасибо за участие! 🙌
👍1
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
🤥 Наврал в резюме: 5 вариантов, что делать
Каждый из нас хотя бы раз в жизни хотел выглядеть немного лучше, чем он есть на самом деле. В этой статье хочется поговорить о том, что делать, если вы наврали в резюме, но очень хотите получить работу и теперь не знаете, как быть и что делать.
Чтобы не было казусов с ложью в резюме: забирайте наш курс для программистов:
Не хочешь преукрашивать в резюме — тогда забирай курс по Алгоритмам от базы до эксперт уровня:
🔵 Алгоритмы и структуры данных
🔗 Ссылка на статью
Каждый из нас хотя бы раз в жизни хотел выглядеть немного лучше, чем он есть на самом деле. В этой статье хочется поговорить о том, что делать, если вы наврали в резюме, но очень хотите получить работу и теперь не знаете, как быть и что делать.
Чтобы не было казусов с ложью в резюме: забирайте наш курс для программистов:
Не хочешь преукрашивать в резюме — тогда забирай курс по Алгоритмам от базы до эксперт уровня:
🔗 Ссылка на статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😢3👍1😁1
😎 Times составил список 100 самых влиятельных людей в AI-индустрии
Список делится на разные категории. Вот главные лица категорий:
🔹 Лидеры: Сундар Пичаи — CEO Google и Alphabet. Попал в список за стремление компании занять главенствующую позицию в ИИ-индустрии.
🔹 Инноваторы: Лиза Су — CEO AMD. Текущее поколение ИИ-чипов компании, MI300, является самым быстрорастущим её продуктом.
🔹 Мыслители: Рэй Курцвейл — американский изобретатель и футуролог. В 1990 году Курцвейл верно спрогнозировал, что ИИ победит лучшего шахматиста до наступления нового тысячелетия, и что мобильные устройства, подключенные к глобальной информационной сети, появятся в следующем десятилетии. В 1999 году он предсказал, что к 2029 году компьютеры сравняются с человеческим интеллектом во всех областях.
🔹 Созидатели: Амандип Сингх Джилл — Посланник Генерального секретаря ООН по технологиям. Координирует сотрудничество между государствами-членами организации и представителями промышленности и гражданского общества.
🔗 Посмотреть весь список можно по этой ссылке
Список делится на разные категории. Вот главные лица категорий:
🔹 Лидеры: Сундар Пичаи — CEO Google и Alphabet. Попал в список за стремление компании занять главенствующую позицию в ИИ-индустрии.
🔹 Инноваторы: Лиза Су — CEO AMD. Текущее поколение ИИ-чипов компании, MI300, является самым быстрорастущим её продуктом.
🔹 Мыслители: Рэй Курцвейл — американский изобретатель и футуролог. В 1990 году Курцвейл верно спрогнозировал, что ИИ победит лучшего шахматиста до наступления нового тысячелетия, и что мобильные устройства, подключенные к глобальной информационной сети, появятся в следующем десятилетии. В 1999 году он предсказал, что к 2029 году компьютеры сравняются с человеческим интеллектом во всех областях.
🔹 Созидатели: Амандип Сингх Джилл — Посланник Генерального секретаря ООН по технологиям. Координирует сотрудничество между государствами-членами организации и представителями промышленности и гражданского общества.
🔗 Посмотреть весь список можно по этой ссылке
😁7🔥6👍4🤔3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌲 Supertree — инструмент для создания интерактивных виузализаций деревьев решений
🟣 Работает с Jupyter Notebooks, Jupyter Lab, Google Colab и другими ноутбуками, поддерживающими рендеринг HTML;
🟣 Позволяет зумить деревья;
🟣 Позволяет разворачивать и сворачивать выбранные узлы.
🔗 Ссылка на репозиторий проекта
🟣 Работает с Jupyter Notebooks, Jupyter Lab, Google Colab и другими ноутбуками, поддерживающими рендеринг HTML;
🟣 Позволяет зумить деревья;
🟣 Позволяет разворачивать и сворачивать выбранные узлы.
🔗 Ссылка на репозиторий проекта
👍11😁4❤1
⚔️ Почему R лучше Python для Data Science
Это целый репозиторий, в котором автор перечисляет все преимущества использования языка R в науке о данных.Конечно же, это субъективное мнение.
Вот некоторые из перечисленных плюсов:
🔹RStudio удобнее Jupyter ноутбуков (например, там лучше устроена отладка кода, а также просмотр таблиц интерактивен по умолчанию);
🔹Экосистема R лучше настроена для работы с временными рядами;
🔹Агрегирование и окна проще реализовать в R с помощью dplyr, чем в Pandas.
🔗 Ознакомиться с репозиторием можно здесь
Это целый репозиторий, в котором автор перечисляет все преимущества использования языка R в науке о данных.
Вот некоторые из перечисленных плюсов:
🔹RStudio удобнее Jupyter ноутбуков (например, там лучше устроена отладка кода, а также просмотр таблиц интерактивен по умолчанию);
🔹Экосистема R лучше настроена для работы с временными рядами;
🔹Агрегирование и окна проще реализовать в R с помощью dplyr, чем в Pandas.
🔗 Ознакомиться с репозиторием можно здесь
👍12😁12🌚5🥱4🤔1
🗄 Что такое ORM и зачем это нужно дата-сайентисту
Object-Relational Mapper (ORM) — это технология, которая позволяет работать с базами данных так, словно это объекты. Она упрощает взаимодействие с БД в коде и даже делает его более безопасным.
🧑💻 В Python одна из наиболее известных ORM — это SQLAlchemy. Она поддерживает MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle и др. Вот как будет выглядеть подключение к базе данных SQLite с помощью SQLAlchemy:
👀 Для дата-сайентиста важно то, что SQLAlchemy предоставляет множество методов для манипуляций с данными. Вы можете легко вставлять, обновлять и удалять записи, а также выполнять SQL-запросы.
Object-Relational Mapper (ORM) — это технология, которая позволяет работать с базами данных так, словно это объекты. Она упрощает взаимодействие с БД в коде и даже делает его более безопасным.
🧑💻 В Python одна из наиболее известных ORM — это SQLAlchemy. Она поддерживает MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle и др. Вот как будет выглядеть подключение к базе данных SQLite с помощью SQLAlchemy:
from sqlalchemy import create_engine
db_url = 'sqlite:///mydatabase.db'
engine = create_engine(db_url)
with engine.connect() as conn:
result = conn.execute('SELECT 1')
print(result.fetchone())
👀 Для дата-сайентиста важно то, что SQLAlchemy предоставляет множество методов для манипуляций с данными. Вы можете легко вставлять, обновлять и удалять записи, а также выполнять SQL-запросы.
👍3❤2
Forwarded from Азбука айтишника
Вот как работают ключевые методы Data Science:
Описательная статистика — анализируйте средние значения, разброс и распределение данных для лучшего понимания
Регрессия — предсказывайте будущее: найдите связь между переменными и используйте её для прогнозов
Классификация — автоматически разделяйте данные на категории, например, определяя клиентов по предпочтениям
Кластеризация — объединяйте похожие данные в группы для выявления скрытых закономерностей
Чтобы применить основные методы анализа данных, сначала откройте Python. Установите библиотеку Pandas, которая поможет работать с данными. Далее загрузите свой файл, чтобы начать анализ.
#база
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👾2👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
✨ Google выпустила инструмент для превращения любой научной статьи в подкаст
Illuminate — это text-to-audio сервис, который помогает быстро ознакомиться с содержимым научных статей.
Пока инструмент доступен только по запросу — нужно встать в список ожидания. Однако на странице Illuminate уже есть подкасты по известным в сфере ИИ научным статьям:
▪️Attention is All You Need
▪️Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
▪️On Limitations of the Transformer Architecture
▪️MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision
🔗 Ссылка на Illuminate
Illuminate — это text-to-audio сервис, который помогает быстро ознакомиться с содержимым научных статей.
Пока инструмент доступен только по запросу — нужно встать в список ожидания. Однако на странице Illuminate уже есть подкасты по известным в сфере ИИ научным статьям:
▪️Attention is All You Need
▪️Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
▪️On Limitations of the Transformer Architecture
▪️MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision
🔗 Ссылка на Illuminate
❤9🔥4
🐍 Python Training — курс по Python для бизнес-аналитиков JPMorgan
Небольшой курс сосредоточен на введении в вычисления и визуализацию данных в Python. Подходит для тех, кто не имеет опыта программирования.
Вот темы, которые охватывает курс:
▪️основы Python (в Jupyter);
▪️базовые вычисления и работа с данными (NumPy, Pandas);
▪️работа с API;
▪️визуализация данных (Matplotlib, Seaborn);
▪️лучшие практики Python.
🔗 Ссылка на курс
Небольшой курс сосредоточен на введении в вычисления и визуализацию данных в Python. Подходит для тех, кто не имеет опыта программирования.
Вот темы, которые охватывает курс:
▪️основы Python (в Jupyter);
▪️базовые вычисления и работа с данными (NumPy, Pandas);
▪️работа с API;
▪️визуализация данных (Matplotlib, Seaborn);
▪️лучшие практики Python.
🔗 Ссылка на курс
❤6🥰2