Обложка канала

Задачи по Python и машинному обучению. Страница 26

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

    Изучайте основы SQL на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox. Подключайтесь к прямым эфирам 21–23 февраля в 21:00 по московскому времени: 👉 https://clc.to/AD3GHw. Разобраться в теме поможет профи — специалист по анализу данных, сертифицированный SQL-разработчик Microsoft Мкртич Пудеян. 🎁 Все участники получат электронную книгу издательства МИФ. А те, кто сдаст практическую работу, — сертификаты на 10 000 рублей на любой курс Skillbox. Записывайтесь!
  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код?
    import numpy as np
    a = np.array([[1, 3], [5, 7]])
    a[:, 0] = 0
    a[1, :] = 1
    print(a.sum())
  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код?
    import numpy as np
    a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    b = a[[0, 1, 2]]
    c = a[0:3]
    b[0] = -1
    c[1] = -1
    print(a[0], a[1])
  • Реклама

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Кодинг — умер. Пора переходить на простые способы обучения. Обучиться программировать сейчас нереально — ютуберы затирают про создание телеграм-ботов, обучения учат проё*ывать деньги. Оглянитесь вокруг: джуны поголовно учат айти по картинкам. Они запоминаются в разы лучше, чем пресловутые статейки и часовые видео. Вы тоже можете стать частью этого тренда. Достаточно читать канал Гайды программиста. Там найдёте полезные гайды по программированию на любую тему: Python, JS, C++, хакинг, подборки книг. И всё это в картинках. Короче, держите и изучайте, потом себе спасибо скажете: it_guides
  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код?
    import numpy as np
    a = np.arange(8).reshape((2, 2, 2))
    x = np.dsplit(a, 2)[0].sum()
    print(x)
  • Задачи по Python и машинному обучению

    Решайте задачи по машинному обучению вместе с онлайн-учебником от Школы анализа данных Яндекса! Если у вас пока не получается решать задачи ML стабильно хорошо, возможно, проблема кроется в целостности знаний. Закрыть пробелы вам поможет пособие по машинному обучению и Data Science от ШАД. Теория, разбор задач, примеры из индустрии, мнения практиков: материалы помогут системно изучить Machine Learning — от его основ до тем из последних научных статей. К онлайн-учебнику можно возвращаться регулярно, ведь список глав постепенно пополняется. Сейчас в пособии опубликованы разделы про оценку качества моделей и классическое обучение с учителем, а также про основы глубинного обучения. Уже скоро авторы добавят материалы по решению сложных задач Data Science и вероятностному подходу к ML. В общем, скорее сохраняйте ссылку и тренируйтесь в решении задач вместе с новым учебником: https://clck.ru/aucSx Приятный бонус: он бесплатен и доступен онлайн 😉

    Знания и опыт выпускников, преподавателей и друзей Школы анализа данных — в одном онлайн-учебнике. Погрузитесь в ML и узнайте, какие технологии меняют лицо современной науки и дают жизнь сервисам, которыми пользуются миллионы людей.

    Учебник. Машинное обучение и Data Science: погружение в тему
  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код?
    import numpy as np
    a = np.arange(6)
    a = a.reshape(-1, 1)
    x = np.vsplit(a, 2)[-1].sum()
    print(x)
  • Задачи по Python и машинному обучению

    Какие IT-профессии будут востребованы в 2022 году? Какая сфера программирования самая прибыльная? Как развиваться и построить успешную карьеру начинающему специалисту или новичку? Начните с серии бесплатных вебинаров Skillbox по программированию 14–19 февраля в 20:00 по московскому времени! Регистрируйтесь: 👉 https://clc.to/mXT05Q. Что будет? ⚡️ Сравните разные языки программирования в России и мире по популярности, сложности и уровню доходов специалиста. ⚡️ Познакомитесь c основами веб-разработки, Data Science, Python и Java. ⚡️ Попрактикуетесь в нескольких языках программирования. ⚡️ Пообщаетесь с ведущими специалистами и разработчиками в прямом эфире. 🔥 А ещё будет вебинар с психологом, преподавателем НИУ ВШЭ. На нём вы узнаете, что делать со страхом неизвестности и как решиться на изменения. 🎁 Всех участников ждут подарки: безлимитный доступ к платформе изучения английского языка на 3 месяца и полезная литература от издательства МИФ. Тем, кто будет онлайн на вебинарах — дополнительная скидка 10 000 рублей на любой курс Skillbox. По завершении конференции каждый получит электронный сертификат, который усилит резюме и подтвердит ваши знания. Присоединяйтесь!
  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код?
    import numpy as np 
    a = np.arange(4)
    x = np.hsplit(a, 2)[0]
    print(x.sum())
  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код?
    import numpy as np
    a = np.array([1, 2])
    b = np.array([3, 4])
    c = np.dstack((a, b))
    print(c.shape)
  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код?
    import numpy as np
    a = np.array([1, 2])
    b = np.array([3, 4])
    c = np.vstack((a, b))
    print(c.shape)
  • Задачи по Python и машинному обучению

    Узнайте всё, что необходимо для старта в карьере программиста, на бесплатном интенсиве с 10 по 12 февраля в 16:00 по московскому времени: ⏰ https://clc.to/Xqw_DA. ● Сколько зарабатывают программисты? ● Какими бывают языки программирования и где их применяют? ● Как составить отличное резюме и устроиться в крутую компанию? 🎁 Всех участников ждут подарки! Выберите свой путь в мир IT!
  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код?
    import numpy as np
    a = np.array([1, 2])
    b = np.array([3, 4])
    c = np.hstack((a, b))
    print(c.shape)
  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код?
    import numpy as np
    a = np.arange(4)
    b = a.transpose()
    x = a.shape == b.shape
    print(x)
  • Задачи по Python и машинному обучению

    Прокачайте свои навыки в сфере IT и аналитики данных — примерьте роль Data Scientist! Участвуйте в бесплатном онлайн-интенсиве, который пройдёт с 7 по 9 февраля. Начало — в 21:00 по московскому времени. Записывайтесь: 👉 https://clc.to/nZHWRQ. За 3 дня вы научитесь: ⚡️ исследовать данные с помощью языка программирования Python; ⚡️ отличать Data Science от Machine Learning и Artificial Intelligence; ⚡️ строить модели для реальных кейсов; ⚡️ находить аномалии в данных; ⚡️ решать реальные задачи, с которыми сталкивается Data Scientist. В роли спикера выступит руководитель направления по исследованию данных в Сбере с семилетним опытом в программировании — Анастасия Борнева. 🎉 Каждый участник, сдавший практическую работу, получит сертификат на 10 000 рублей для поступления на любой курс Skillbox. Присоединяйтесь!
  • Реклама

  • Задачи по Python и машинному обучению

    Что выведет код?
    import numpy as np
    a = np.linspace(1, 4, 4)
    b = a.reshape(2, 2)
    b[0, 0] = 0
    print(a[0] + b[0, 0] + b[1, 1])
  • Задачи по Python и машинному обучению

    Дан код
    import numpy as np
    a = np.linspace(1, 4, 4)
    # ваш код
    print(a)
  • Задачи по Python и машинному обучению

    Готовишься к собеседованию в Data Science? Тогда эта рекомендация для тебя! В канале Start Career in DS ребята публикуют много материалов для подготовки к собеседованиям в области DS: книги, курсы, конкретные примеры вопросов с реальных интервью! Кроме тг-канала у Start Career in DS есть канал на YouTube. Там публикуются мини-лекции для подготовки к собеседованиям и интервью с ребятами из индустрии. Недавно у ребят вышло видео с небезызвестным Валерием Бабушкиным! Подписывайтесь, станьте гуру DS😉⬇️ @start_ds