Python Education

Что такое магические методы dunder Магические методы, также известные как «dunder» (double underscore) методы в Python, это специальные методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием. Они позволяют определить, как объекты этого класса будут вести себя в различных контекстах, например, при использовании операторов Python, таких как +, -, *, / и т.д., при вызове функций и методов, при сериализации и многое другое. Python Education | ChatGPT

SHAP SHAP (SHapley Additive exPlanations) — это игровой подход к объяснению вывода любой модели машинного обучения. Он соединяет оптимальное распределение кредитов с локальными объяснениями, используя классические значения Шэпли из теории игр и связанные с ними расширения. В этом примере мы загружаем модель бостон и разделяем ее на тренировочные и тестовые. Затем мы обучаем модель градиентного бустинга xgboost на тренировочных данных. Далее мы создаем объект Explainer из библиотеки shap, который используется для интерпретации предсказаний модели. Вызываем метод __call__ у объекта explainer с тестовыми данными в качестве аргумента для получения значений SHAP для этих данных. Python Education | ChatGPT

Объясните, почему такое возможно Это возможно из-за того, что Python имеет функцию под названием «name mangling», которая изменяет имена атрибутов класса или методов путем добавления двойного подчеркивания «__» в начале их имен. Это сделано для того, чтобы предотвратить случайное переименование атрибутов в подклассах, которые будут унаследованы суперклассом. Python Education | ChatGPT

Ответ на вопрос и музыка ваша 90 дней бесплатно Яндекс Музыка для вас и 3-х ваших близких 90 дней бесплатно. Попробуйте сейчас! Попробовать #реклама 16+ music.yandex.ru О рекламодателе

H2Oai H2O.ai предоставляет модуль Python, который дает доступ к H2O JVM, а также к его расширениям, объектам, алгоритмам машинного обучения и возможностям поддержки моделирования, таким как базовое преобразование данных и генерация признаков. H2O JVM предоставляет веб-сервер, чтобы все общение происходило через сокет (указанный IP-адресом и портом) с помощью серии вызовов REST. В этом примере мы импортируем H2OGradientBoostingEstimator из библиотеки h2o и инициализируем H2O с помощью init. Затем загружаем данные и разделяем их на тренировочные и тестовые. Далее мы определяем признаки и целевую переменную для обучения модели. Затем мы создаем экземпляр H2OGradientBoostingEstimator и обучаем его на тренировочных данных с помощью метода train. После обучения мы можем использовать метод model_performance для оценки качества модели на тестовых данных. Python Education | ChatGPT

LIME LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) - это проект, который объясняет, что делают модели машинного обучения. lime поддерживает объяснения для табличных моделей, текстовых классификаторов и классификаторов изображений. В этом примере мы загружаем данные о качестве вина и разделяем их на тренировочные и тестовые. Затем мы обучаем модель RandomForestClassifier на тренировочных данных. Далее мы создаем объект LimeTabularExplainer из библиотеки lime, который используется для интерпретации предсказаний модели. Мы выбираем индекс объекта из тестовых данных и используем метод explain_instance для получения объяснения предсказания модели для этого объекта. Python Education | ChatGPT

Крипта в картинках — просто, наглядно и понятно. Разберется даже ребенок. Подпишись, чтобы быть в теме: @crypto

Catboost CatBoost это быстрая, масштабируемая и высокопроизводительная библиотека градиентного бустинга на деревьях решений, используемая для ранжирования, классификации, регрессии и других задач машинного обучения для Python, R, Java, C++. Поддерживает вычисления на CPU и GPU. В этом примере мы импортируем CatBoostClassifier из catboost и создаем экземпляр классификатора с определенными параметрами. Затем мы обучаем модель на тренировочных данных и метках с помощью метода fit. После обучения мы можем использовать методы predict и predict_proba для получения предсказаний классов и вероятностей соответственно. Результат работы кода будет зависеть от входных данных. В этом примере используются случайные данные для обучения и тестирования. В реальных ситуациях данные будут отличаться. Python Education | ChatGPT

Dask Dask — это гибкая библиотека для параллельных вычислений. Dask состоит из двух частей: динамического планирования задач, оптимизированного для вычислений, и коллекций "больших данных", таких как параллельные массивы, фреймы данных и списки, которые расширяют общие интерфейсы, такие как NumPy, Pandas или итераторы Python, до сред больше памяти или распределенных сред. В этом примере мы создаем массив Dask x размером 10000x10000 с чанками размером 1000x1000. Затем мы выполняем несколько операций над массивом x, включая транспонирование, срез и вычисление среднего значения. Наконец, мы вызываем метод compute() для вычисления результата. Результат работы кода - массив NumPy со средними значениями по строкам для каждой второй строки в срезе y[::2, 5000:]. Python Education | ChatGPT

Сыграем? 3 кадра — 3 месяца фильмов и сериалов за 0 ₽! Проверьте себя и откройте возможность провести 90 вечеров с любимыми фильмами и сериалами всего за 0 ₽! Бонусы после прохождения теста: — Кинопоиск и Яндекс Музыка на 3 месяца за 0 ₽. — Доступ к вашей подписке для трёх близких людей. Предложение ограничено до 31.05.2024. Играть #реклама 18+ kinopoisk.ru О рекламодателе

Объясните, что такое monkey patching и приведите пример Monkey patching — это техника изменения поведения кода во время выполнения путем динамической замены или добавления методов или атрибутов в существующем объекте. Эта техника может быть полезна в том случае, когда изменения не могут быть внесены в существующий код, и требует минимальных изменений в существующем коде. Python Education | ChatGPT

Последняя фаза конфликта уже началась. Отставка Шойгу — лишь верхушка айсберга. The Economist расписали решающие события в ближайшие месяцы, которые поставят точку в военной операции на Украине. Читать: t.me/TheEconomist/298

VisPy VisPy — это высокопроизводительная интерактивная библиотека визуализации данных 2D/3D. VisPy использует вычислительную мощность современных графических процессоров через библиотеку OpenGL для отображения очень больших наборов данных. VisPy способна создавать высококачественные интерактивные научные графики с миллионами точек. В этом примере мы создаем данные для точечного графика с N точками и цветами. Затем мы создаем канвас и добавляем на него точечный график с помощью класса Markers. Наконец, мы запускаем приложение с помощью app.run(). Результат работы кода - отображение окна с интерактивным точечным графиком. Python Education | ChatGPT

«Эффективная совместная работа команды — это к нам» (с) Битрикс24 Видеозвонки, мессенджер, таск-трекер, календарь, диск, CRM, конструктор сайтов, встроенный AI-помощник и вообще все, что необходимо для эффективной работы команды и автоматизации процессов у нас бесплатно. Для команд любых размеров. Зарегистрироваться #реклама bitrix24.ru О рекламодателе

📚 Здесь собраны все вопросы, которые могут спросить на собеседовании. Теперь можно легко получить оффер, подготовившись к самым популярным вопросам. Просто выбери своё направление: 1. Frontend / JavaScript 2. Python 3. Java 4. Тестировщик QA 5. Data Science 6. DevOps 7. C# 8. С/C++ 9. Golang 10. PHP 11. Kotlin 12. Swift

🔥 Это база 1100 вопросов с собеседований на Python разработчика. Фишка в том, что просчитана вероятность с которой вопрос буден задан и есть примеры ответов. Теперь можно легко получить оффер, подготовившись к самым популярным вопросам 😏

Auto-sklearn Auto-sklearn — это автоматизированный инструмент машинного обучения и замена для оценщика scikit-learn. Он предназначен для автоматического обнаружения хорошо работающих моделей для задач прогнозного моделирования с минимальным участием пользователя. В этом примере мы создаем экземпляр классификатора AutoSklearnClassifier и обучаем его на тренировочных данных X_train и y_train. Затем мы используем обученный классификатор для предсказания меток классов для тестовых данных X_test. Результат работы кода — массив предсказанных меток классов для тестовых данных X_test. Python Education | ChatGPT

Auto-sklearn Auto-sklearn — это автоматизированный инструмент машинного обучения и замена для оценщика scikit-learn. Он предназначен для автоматического обнаружения хорошо работающих моделей для задач прогнозного моделирования с минимальным участием пользователя. В этом примере мы создаем экземпляр классификатора AutoSklearnClassifier и обучаем его на тренировочных данных X_train и y_train. Затем мы используем обученный классификатор для предсказания меток классов для тестовых данных X_test. Результат работы кода — массив предсказанных меток классов для тестовых данных X_test. Python Education | ChatGPT

Владельца эскорт агентства чуть не закрыли, после того как он купил рекламу на Бурж Халифе, введя правительство Дубая в заблуждение 😂 www.escort.agency (Real.top)

Annoy Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — это библиотека, которая используется для поиска точек в пространстве, близких к заданной точке запроса. Она также создает большие файловые структуры данных только для чтения, которые отображаются в память, чтобы многие процессы могли использовать одни и те же данные. В этом примере мы создаем индекс Annoy с длиной вектора элемента f и используем расстояние angular. Затем мы добавляем 1000 элементов со случайными значениями в индекс и строим его с использованием 10 деревьев. После этого мы сохраняем индекс в файл test.ann. Затем мы загружаем индекс из файла и выполняем поиск 1000 ближайших соседей для элемента с индексом 0. Результат работы кода - список из 1000 индексов элементов, которые являются ближайшими соседями для элемента с индексом 0. Python Education | ChatGPT