Обложка канала

Задачи по Python и машинному обучению. Страница 24

4552 @python_tasks
Открыть

Задачи по питону и машинному обучению: алгоритмы, функции, классы, регулярные выражения, итераторы, генераторы, ООП, исключения, numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и др. #Python #ml

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код? 
    import numpy as np
a = np.array([1, 1])
b = np.ndarray([1, 1])
print(*(a.shape + b.shape))

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Как применять модели machine learning для решения реальных задач? Узнайте на бесплатном онлайн-интенсиве по data science 28—30 марта в 21:00 по московскому времени. Будет много практики! Заполните форму на участие и мы расскажем все детали: 🔜🔜🔜 https://clc.to/JAXfbQ 📝 За 3 дня опробуете разные инструменты и техники, которыми пользуются представители одной из самых востребованных профессий. Глубокие познания в программировании и математике не понадобятся. Убедитесь, что начать развиваться в machine learning проще, чем кажется! Спикер — специалист в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения Михаил Овчинников. Он расскажет, зачем нужны нейросети и как они работают, познакомит вас с Python, научит предсказывать курс биткоина. Вы рассмотрите алгоритмы и решите бизнес-задачу самостоятельно. 🎁 Все, кто сдаст практическую работу, получат сертификаты на 10 000 рублей для обучения в Skillbox! А те, кто дойдёт до конца интенсива, — электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ.
    3 дня машинного обучения: Python, нейросети и биткоин

    intensive.skillbox.ru

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код? 
    import numpy as np
a = np.array([0.1, 0.25])
b = np.array([0.1, 0.26])
c = np.allclose(a, b, atol=1e-1)
print(c)

  • Реклама

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код? 
    import numpy as np
a = np.array([np.nan])
b = np.array([np.nan])
x = np.isclose(a, b)
y = np.isclose(a, b, equal_nan=True)
print(*x, *y)

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код? 
    import numpy as np
a = np.array([0.1, 0.25])
b = np.array([0.3, 0.26])
c = np.isclose(a, b, atol=1e-1)
print(*c)

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код? 
    import numpy as np
a = np.array([1, 1j])
x = np.isreal(a)
y = np.iscomplex(a)
z = x.sum() + y.sum()
print(z)

  • Задачи по Python и машинному обучению

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код? 
    import numpy as np
a = np.array([True, False])
print(np.all(a), np.any(a))

  • Задачи по Python и машинному обучению

    #рекомендация #вакансии #datascience Для всех, кто интересуется Data Science и ищет работу — рекомендуем канал с предложениями по работе в этой области. @datasciencejobs публикует узкоспециализированные и релевантные вакансии: ничего лишнего, только лучшие предложения от компаний и стартапов, по теме Data Science с обязательным указанием предлагаемой зарплаты. Сбор, обработка и анализ данных; искусственный интеллект; нейросети; машинное и глубокое обучение; обработка натурального языка; рекомендательные системы; системы компьютерного зрения; распознавание образов и текстов; свёрточные сети и многое многое другое. Приходите в мир науки и искусственного интеллекта 👉🏻 https://t.me/datasciencejobs

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Дан код 
    import numpy as np
r = np.array([3, 4, 5])

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Загляните в мир разработки на Python! Пройдите бесплатный интенсив Skillbox и начните осваивать один из самых распространённых языков программирования. Заполните форму, и мы отправим вам статью с полезными скриптами на Python: 👉 https://clc.to/l4FK1A. 📌 Освоите азы программирования на Python и разберёте основные элементы языка. 📌 Поработаете с библиотеками PyQT, Kivy, wxWidgets, Тkinter и поймёте основы сетевого ПО. 📌 Напишете интерфейс мессенджера на Python на практических занятиях. ⭐️ Спикер интенсива — специалист, который 17 лет работает в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения, — Михаил Овчинников. 🎁 Участники, которые пройдут интенсив и выполнят все практические работы, получат сертификаты на 10 тысяч рублей для обучения на образовательной платформе Skillbox. Ждём вас в прямом эфире с 17 по 19 марта в 21:00 по московскому времени 😉

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Дан код 
    import numpy as np
a = np.array([[0], [1]])
b = np.array([[1], [-1]])

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Дан код 
    import numpy as np
a = np.array([[0], [1]])
b = np.array([[1], [-1]])

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Освойте базовые инструменты DevOps за 3 дня. Погрузитесь в устройство систем Docker и GitLab CI. Напишите свой первый конвейер для автоматической сборки проекта на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox, который пройдёт 14–16 марта в 21:00 по московскому времени. Нужна только регистрация: 👉 https://clc.to/GfYFfQ Занятия проведёт опытный специалист, Lead DevOps в ВТБ, руководящий несколькими проектами, командами и онлайн-курсами, ведущий подкастов об IT и образовании — Константин Брюханов. На интенсиве вы: ⚡️узнаете, что такое методология DevOps; ⚡️познакомитесь с профессией DevOps-инженера; ⚡️поймёте, какие задачи и с помощью каких инструментов решает DevOps; ⚡️выясните, как создать фундамент для работы; ⚡️узнаете, что такое Docker и как написать Dockerfile для проекта. 🎁 Всем дошедшим до конца интенсива дарим электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ. А тому, кто выполнит практическую работу, — сертификат на 10 тысяч рублей. Его можно потратить на любой курс Skillbox. Регистрируйтесь прямо сейчас и получите в подарок полезный материал, в котором вы узнаете о профессии, зарплатах и карьерных перспективах.
    Погружаемся в DevOps. Знакомство с основными инструментами за 3 дня

    intensive.skillbox.ru

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код? 
    import numpy as np
a = [('x', 6.0, 1), ('y', 5.0, 2), ('z', 5.0, 3)]
dtype = [('val', 'S1'), ('float', 'f8'), ('int', 'i4')]
b = np.array(a, dtype=dtype)
b.sort(order=['float', 'int'])
print(b[1][0].decode())

  • Реклама

  • Задачи по Python и машинному обучению

    По статистике 7 часов ежедневно мы проводим онлайн, половину тратим впустую. Станьте исключением и присоединяйтесь к каналу "AI анализ и развитие", в котором вы найдете знания о: • машинном обучении (data science, нейросетях); • секретах продуктивности и личного развития; • методиках анализа и критической оценки информации; • а на десерт - интересные факты и юмор. Погрузитесь в мир аналитики и прокачайте навыки 21 века вместе со специалистом, который сделает ваше путешествие понятным и увлекательным. Подписывайтесь на @ai_analysis

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код? 
    import numpy as np
dt = np.dtype([('x', 'f8')])
a = np.zeros(4, dtype=dt)
a['x'] = np.array((0., 1., 2., 3.))
print(a['x'][2] + a['x'][3])

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код? 
    import numpy as np
a = np.ones(2, dtype='int8,float32,complex')
a[0][0] = 2
a[1][1] = 3
a[0][2] = 4j
print(sum(a[0]).imag + sum(a[1]).real)