Посты с тэгом jupyter notebook


Google News и Лев Толстой: визуализация векторных представлений слов с помощью t-SNE



Каждый из нас воспринимает тексты по-своему, будь это новости в интернете, поэзия или классические романы. То же касается алгоритмов и методов машинного обучения, которые, как правило, воспринимают тексты в математической в форме, в виде многомерного векторного пространства.

Статья посвящена визуализации при помощи t-SNE рассчитанных Word2Vec многомерных векторных представлений слов. Визуализация позволит полнее понять принцип работы Word2Vec и то, как следует интерпретировать отношения между векторами слов перед дальнейшем использованием в нейросетях и других алгоритмах машинного обучения. В статье акцентируется внимание именно на визуализации, дальнейшее исследование и анализ данных не рассматриваются. В качестве источника данных мы задействуем статьи из Google News и классические произведения Л.Н. Толстого. Код будем писать на Python в Jupyter Notebook.


JupyterHub, или как управлять сотнями пользователей Python. Лекция Яндекса

Платформа Jupyter позволяет начинающим разработчикам, аналитикам данных и студентам быстрее начать программировать на Python. Предположим, ваша команда растёт — в ней теперь не только программисты, но и менеджеры, аналитики, исследователи. Рано или поздно отсутствие совместного рабочего окружения и сложность настройки начнут тормозить работу. Справиться с этой проблемой поможет JupyterHub — многопользовательский сервер c возможностью запускать Jupyter одной кнопкой. Он отлично подходит для тех, кто преподаёт Python, а также для аналитиков. Пользователю нужен только браузер: никаких проблем с установкой ПО на ноутбук, совместимостью, пакетами. Мейнтейнеры Jupyter активно развивают JupyterHub наряду с JupyterLab и nteract.

Меня зовут Андрей Петрин, я руководитель группы аналитики роста в Яндексе. В докладе на Moscow Python Meetup я напомнил о плюсах Jupyter и рассказал про архитектуру и принципы работы JupyterHub, а также про опыт применения этих систем в Яндексе. В конц



Pygest #23. Новости, релизы, статьи, интересные проекты и библиотеки из мира Python [4 февраля 2018 — 26 февраля 2018]

Всем привет! Это уже двадцать третьи выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.

Присылайте свои интересные материалы из мира Python.

С предыдущим digest можно ознакомиться здесь.

Читать дальше →


Быстрый Data Mining или сравнение производительности C# vs Python (pandas-numpy-skilearn)

Всем привет!

Разбираясь со Spark Apache, столкнулся с тем, что после достаточно небольшого усложнения алгоритмов подготовки данных расчеты стали выполняться крайне медленно. Поэтому захотелось реализовать что-нибудь на C# и сравнить производительность с аналогичным по классу решением на стеке python (pandas-numpy-skilearn). Аналогичным, потому что они выполняются на локальной машине. Подготовка данных на C# осуществлялась встроенными средствами (linq), расчет линейной регрессии библиотекой extremeoptimization.

В качестве тестовой использовалась задача «B. Предсказание трат клиентов» с ноябрьского соревнования Sberbank Data Science Journey.

Сразу стоит подчеркнуть, что в данной статье описан исключительно аспект сравнения производительности платформ, а не качества модели и предсказаний. Для проверки было взято и слегка допилено