Посты с тэгом лайфхак


[Перевод] Создаём нейронную сеть, предсказывающую рак груди за пять минут

Привет.

Создать такую нейронную сеть — просто.

Минута первая: введение


Этот высокоуровневый урок рассчитан на новичков в машинном обучении и искусственном интеллекте. Для того, чтобы успешно создать нейронную сеть, необходимо:

  • Установленный Python;
  • Как минимум начальный уровень программирования;
  • Пять минут свободного времени.

Мы пропустим много деталей работы нейронной сети, не будем углубляться в теоретическую часть, а сфокусируемся на предсказании рака за 5 минут.



Для построения предсказаний будем использовать имплементацию нейронной сети из библиотеки scikit-learn. Сами же предсказания будут основаны на данных из датасета Калифорнийского университета в Ирвайн “Breast Cancer Wisconsin” (рак груди, Висконсин). На вход нейронной сети подаются свойства клеточных ядер новообразования


[Перевод] 10 лайфхаков для ускорения анализа данных в Python

Советы и рекомендации, особенно в среде программирования, очень полезны. Порой небольшой лайфхак может сильно сократить время работы кода. Незначительные ярлыки или надстройки могут реально повысить производительность работы. Итак, в этой статье я собрал некоторые из моих любимых советов и приёмов, которые я использовал в своей работе. Некоторые из них достаточно известны, а некоторые могут оказаться для вас новыми, но я уверен, что они пригодятся в следующий раз, когда вы будете анализировать данные.



1. Профилирование Pandas dataframe


Профилирование — это процесс, который помогает нам понять данные, а Pandas Profiling — это пакет в Python, который помогает нам это сделать. Это простой и быстрый способ выполнить предварительный анализ данных Pandas Dataframe. Функции pandas df.describe () и df.in