Machinelearning tests
前往频道在 Telegram
По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot -ds книги
显示更多
网络:721
订阅者
无数据24 小时
无数据7 天
无数据30 天
吸引订阅者
九月 '23
九月 '23
+4
在0个频道中
八月 '23
+5
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+8
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+7
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+8
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+7
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+24
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+17
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+34
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+16
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+18
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+25
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+29
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+43
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+97
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+158
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+92
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+362
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+79
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+423
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+90
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+90
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+724
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 30 九月 | 0 | |||
| 29 九月 | +1 | |||
| 28 九月 | 0 | |||
| 27 九月 | +1 | |||
| 26 九月 | 0 | |||
| 25 九月 | 0 | |||
| 24 九月 | 0 | |||
| 23 九月 | 0 | |||
| 22 九月 | 0 | |||
| 21 九月 | 0 | |||
| 20 九月 | 0 | |||
| 19 九月 | 0 | |||
| 18 九月 | 0 | |||
| 17 九月 | 0 | |||
| 16 九月 | 0 | |||
| 15 九月 | 0 | |||
| 14 九月 | 0 | |||
| 13 九月 | 0 | |||
| 12 九月 | 0 | |||
| 11 九月 | 0 | |||
| 10 九月 | 0 | |||
| 09 九月 | 0 | |||
| 08 九月 | 0 | |||
| 07 九月 | 0 | |||
| 06 九月 | 0 | |||
| 05 九月 | +1 | |||
| 04 九月 | 0 | |||
| 03 九月 | 0 | |||
| 02 九月 | 0 | |||
| 01 九月 | +1 |
频道帖子
| 2 | Дан код и вывод
class A:
def __init__(self, x):
self.x = x
def __call__(self):
return self.x
class B:
def __init__(self, x):
self.x = x
def method(self):
return self.x
class C:
def __init__(self, x=3):
self.x = x
def __repr__(self):
return str(self.x)
a = A(1)
b = B(2)
c = C(3)
callables = # ваш код
print([act() for act in callables])
#Вывод: [1, 2, 3] | 74 |
| 3 | 👉 Как с помощью методов ML можно очищать данные от выбросов?
ЖДЕМ ВАС на 6 сентября в 20:00 мск на открытом уроке «Ищем выбросы методами ML» в рамках курса «Machine Learning. Professional» от OTUS
🔹 Поговорим про задачу поиска аномалий и изучим, как с помощью методов ML можно очищать данные от выбросов
🔹 В теории разберем несколько алгоритмов и применим их на практике.
📌 Результаты урока:
Вы освоите несколько методов поиска аномалий и на практике очистите данные от аномальных значений.
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/xw3Y/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru | 95 |
| 4 | Выберите правильный вариант | 115 |
| 5 | Что выведет код?
class A:
def __init__(self, value):
self.value = value
def __call__(self, other):
return self.value ** other
x = A(2)
print(x(3)) | 90 |
| 6 | Выберите правильный вариант | 139 |
| 7 | Что выведет код?
a = [1, 2, 3, 3]
b = {1, 2, 3, 3}
print(set(a) == b, list(b) == a) | 104 |
| 8 | ❓ Как стать высокооплачиваемым специалистов в ML?
Совершенствуй мастерство ML в сообществе единомышленников. 25 апреля — старт продвинутого онлайн-курса «Machine Learning Advanced» от OTUS.
Приглашаем на курс тех, кто хочет вырасти до позиции Middle или Senior уровня.
🧑💻 В программе:
- Продвинутые ML-алгоритмы и кейсы решения нестандартных задач
- Работа в production: настройка окружения, оптимизация кода, построение end-to-end пайплайнов и внедрение решений.
- Уникальный исследовательский проект по машинному обучению
⚠️ Вебинары в формате Live coding, где преподаватель с «чистого листа» показывает решение актуальных задач ML.
Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера.
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ:
https://otus.pw/0LTy/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru | 130 |
| 9 | Что выведет код?
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4])
print(np.average(x, weights=[2, 1, 0, 5])) | 107 |
| 10 | Выберите правильный вариант | 118 |
| 11 | Что выведет код?
import numpy as np
data = np.array([2, 7, 3, 1])
bins = [0, 5, 10]
hist, _ = np.histogram(data, bins)
print(*hist)
#data - набор данных
#bins - набор интервалов, задаваемых граничными значениями | 114 |
| 12 | Выберите правильный вариант | 119 |
| 13 | Что выведет код?
import numpy as np
Polynomial = np.polynomial.Polynomial
p = Polynomial([1, -1, 1])
q = Polynomial([2, -3])
print(int((p + q)(1))) | 100 |
| 14 | Выберите правильный вариант | 134 |
| 15 | Что выведет код?
import re
s = "<span>1</span><b>2</b>"
p1 = re.compile(r"(<\w+>.*</\w+>)")
p2 = re.compile(r"(<\w+>.*?</\w+>)")
x1 = p1.findall(s)
x2 = p2.findall(s)
print(len(x1), len(x2)) | 124 |
| 16 |  🎄X-MAS HACK 2022 – время исполнения желаний🎄
👨🏻💻Если ты кодишь – ждём тебя в секции «Хакатон» с кейсами от IT-компаний
💡Если ты настоящий генератор идей – ждём в секции «Идеатон», где ты сможешь предложить самые смелые идеи для бизнеса!
Даты хакатона: 15–18 декабря 2022 года
Дедлайн регистрации: 12 декабря 23:59
Регистрация и подробности:
Хакатон - https://clck.ru/32jXrY
Идеатон - https://clck.ru/32jXqm
Создавай команду или подавай личную заявку, а мы найдем для тебя крутую команду! Регистрируйся, решай новогодний кейс, заводи знакомства, перенимай опыт от топовых экспертов, стань частью X-MAS HACK! И кто знает.. возможно, именно ты заберешь главные призы!
💰Призовой фонд – 1.700.000 рублей!
🎁 Новогодний мерч, подарки от партнеров и сертификаты
🎅🏻 Менторская поддержка от топовых экспертов
🪄 Мастер-классы, лайфхаки и много полезных знакомств
Больше хакатонов и призов - https://clck.ru/32jXrh
#хакатон #идеатон | 158 |
| 17 | Выберите правильный вариант | 141 |
| 18 | Что выведет код?
from itertools import repeat, chain
class A:
def __init__(self, x):
self.x = x
def __reversed__(self):
return chain(reversed(self.x), repeat(0, 2))
a = A([1, 2])
print(*reversed(a)) | 135 |
| 19 | Выберите правильный вариант | 132 |
| 20 | Что выведет код?
class X:
def __init__(self, l):
self.l = l
def __iter__(self):
return (x for x in self.l)
a = X([1, 2])
b = X([3, 4])
print(*chain(a, a, b, b)) | 118 |
