Посты с тэгом visualization


Подбор важности фич для k-nearest neighbors (ну или других гиперпараметров) спуском похожим на градиентный


Экспериментируя с простейшей задачкой машинного обучения я обнаружил, что интересно было бы подобрать в довольно широком диапазоне значения 18 гиперпараметров одновременно. В моём случае всё было на столько несложно, что задачку можно было бы взять и грубой компьютерной силой.

Обучаясь чему-то мне бывает очень интересно изобрести какой-нибудь велосипед. Иногда получается реально придумать что-то новое. Иногда обнаруживается, что все придумано до меня. Но даже если я всего лишь повторю путь пройденный за долго до меня, в награду я часто получаю понимание глубинных механизмов алгоритмов их возможностей и внутренних ограничений. К чему и вас приглашаю.

В Python и DS я, сказать мягко, новичок, и многие вещи, которые можно реализовать в одну команду по своей старой программистской привычке делаю кодом, за что Python наказывает замедлением даже не в разы, а на порядки. Поэтому весь


Анализ результатов 2018 Kaggle ML & DS Survey


Kaggle — известная платформа для проведения соревнований по машинному обучению на которой количество зарегистрированных пользователей перевалило за 2.5 миллиона. В соревнованиях участвуют тысячи data scientist из разных стран, и Kaggle стал интересоваться тем, что из себя представляет аудитория. В октябре 2018 года был организован уже второй опрос и на него ответило 23859 людей из 147 стран.


В опросе было несколько десятков вопросов на самые разные темы: пол и возраст, образование и сфера работы, опыт и навыки, используемые языки программирования и софт и многое другое.


Но Kaggle — не просто площадка для соревнований, там также можно публиковать исследования данных или решения соревнований (они называются кернелы и похожи на Jupyter Notebook), поэтому датасет с результатами опроса был выложен в открытый до



Анализ результатов 2018 Kaggle ML & DS Survey


Kaggle — известная платформа для проведения соревнований по машинному обучению на которой количество зарегистрированных пользователей перевалило за 2.5 миллиона. В соревнованиях участвуют тысячи data scientist из разных стран, и Kaggle стал интересоваться тем, что из себя представляет аудитория. В октябре 2018 года был организован уже второй опрос и на него ответило 23859 людей из 147 стран.


В опросе было несколько десятков вопросов на самые разные темы: пол и возраст, образование и сфера работы, опыт и навыки, используемые языки программирования и софт и многое другое.


Но Kaggle — не просто площадка для соревнований, там также можно публиковать исследования данных или решения соревнований (они называются кернелы и похожи на Jupyter Notebook), поэтому датасет с результатами опроса был выложен в открытый до