[latexpage] Многие пишут код на Python прямым способом без применения абстракций. Однако средства Python позволяют писать более обобщенный код (с учетом принципов DRY и SOLID),...
Как ускорить обработку данных в Pandas в 600 раз
Pandas — полезный инструмент Data Science, но некоторые его методы для обработки данных требуют слишком много времени. Поэтому сегодня мы расскажем, как ускорить Pandas в...
ТОП-4 Python-библиотек машинного обучения по версии Kaggle за 2019 год
Kaggle – это одна из самых популярных онлайн-площадок для соревнований по машинному обучению. Здесь разные компании публикуют бизнес-задачу, которую участники должны решить с помощью методов...
NumPy vs Pandas: в чем разница между двумя библиотеками Python
В этой статье мы проанализируем разницу между NumPy и Pandas – 2-мя популярными Python-библиотеками, которые часто используются в Data Science и Machine Learning: разберем их...
Как работать с тензорами в NumPy-библиотеке Python: примеры
В прошлый раз мы разобрались с основными принципами работы тензоров в numpy, о важности представления данных для Machine Learning. В этой статье поговорим об индексации...
Работаем с тензорами в numpy
Сегодня рассмотрим, что такое тензоры, зачем они нужны в Machine Learning и как Python-библиотека NumPy помогает создавать их. Читайте в нашей статье про ранги тензоров...