Посты с тэгом algorithms


Реализация словаря в Python

Всем привет, 30 апреля в ОТУС стартует курс «Алгоритмы для разработчиков», именно этому приурочена публикация сегодняшнего материала. Начнём.



В этой статье вы узнаете, как в Python реализованы словари.
Словари индексируются с помощью ключей, и они могут рассматриваться в качестве ассоциированных массивов. Давайте добавим 3 пары ключ/значение (key/value) в словарь:

>>> d = {'a': 1, 'b': 2}
>>> d['c'] = 3
>>> d
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

Читать дальше →


Я у мамы алготрейдер: ищем бес&платные фреймворки для тестирования гипотез и запуска в боевом режиме (Python)

Допустим, вы имели какое-то отношение к фондовому рынку раньше. Или, не имея такового, увлеклись горячей (но в последние месяцы уже заметно похолодевшей....) темой криптовалют. Также предположим, что вы пошли еще дальше и решили, что «ручное управление» полетами уже неэффективно и надо бы автоматизировать свои светлые идеи и превратить мартышкин труд в нечто более технологичное. Ровно на этом моменте начинаются вопросы, которые я хотел бы обсудить в статье, а именно: есть ли готовое решение для бэктестинга торговых идей (бесплатное желательно), где взять исторические данные (в идеале бесплатно), а также что с этим всем потом делать, т.е. какие существуют решения для боевого запуска автоматизированных торговых систем, успешно проверенных на бэктесте? Примечание первое и второе: статья написана для Python-based библиотек и систем, как дела с доступностью для других языков судить не могу; в приоритете — зарубежные рынки и/или криптовалюты, относительно применимости к фондовому рынку РФ



Машинное обучение на Python-е с интерактивными Jupyter демонстрациями


Здравствуйте, Читатели!


Недавно я запустил репозиторий Homemade Machine Learning, который содержит примеры популярных алгоритмов и подходов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, метод K-средних и нейронная сеть (многослойный перцептрон). Каждый алгоритм содержит интерактивные демо-странички, запускаемые в Jupyter NBViewer-e или Binder-e. Таким образом у каждого желающего есть возможность изменить тренировочные данные, параметры обучения и сразу же увидеть результат обучения, визуализации и прогнозирования модели у себя в браузере без установки Jupyter-а локально.

Читать дальше →


Краткий обзор алгоритма машинного обучения Метод Опорных Векторов (SVM)

Предисловие




В данной статье мы изучим несколько аспектов SVM:

  • теоретическую составляющую SVM;
  • как алгоритм работает на выборках, которые невозможно разбить на классылинейно;
  • пример использования на Python и имплементация алгоритма в библиотеке SciKit Learn.
Читать дальше →


Некоторые репозитории в помощь изучающим и преподающим Python и машинное обучение




Привет сообществу!

Я Юрий Кашницкий, раньше делал здесь обзор некоторых MOOC по компьютерным наукам и искал «выбросы» среди моделей Playboy.

Сейчас я преподаю Python и машинное обучение на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ и в онлайн-курсе сообщества по анализу данных MLClass, а также машинное обучение и анализ больших данных в школе данных одного из российских телеком-операторов.

Почему бы воскресным вечером не поделиться с сообществом материалами по Python и обзором репозиториев по машинному обучению… В первой части будет описание репозитория GitHub с тетрадками IPython по программированию на языке Python. Во второй — обзор попавшихся мне классных репозиториев GitHub.
Читать дальше →