Python Анализ Данных. Урок 9 - Числа и Булевые значения
Делаем проект по машинному обучению на Python. Часть 3
Многим не нравится, что модели машинного обучения представляют собой чёрные ящики: мы кладём в них данные и безо всяких объяснений получаем ответы — часто очень точные ответы. В этой статье мы постараемся разобраться, как созданная нами модель делает прогнозы и что она может рассказать о решаемой нами задаче. И завершим мы обсуждением самой важной части проекта по машинному обучению: задокументируем сделанное и представим результаты.
В первой части мы рассмотрели очистку данных, разведочный анализ, конструирование и выбор признаков...
Выбираем инструменты статического анализа кода в Python
Это расшифровка одной из тем пилотного выпуска Python Junior Podcast от команд сообщества MoscowPython и курсов LearnPython. Вы можете прослушать аудиоверсию статьи: Григорий Петров, MoscowPython, VoxImplant: У любого разработчика есть немного идеального кода. Обычно это несколько экранов, классов, методов, помещенных в один файл (реже — два или три). Разработчик его постоянно пишет, улучшает, дописывает. И долгими зимними вечерами он открывает этот единственный файл, смотрит на эти несколько строк идеального кода, плачет, а потом закрывает его и делает то, за что ему платят деньги. Поэтому статический анализ кода — это скорее история боли, костылей и ловушек...