Кодирование категориальных данных: визуальное руководство для начинающих с примерами кода

Это руководство позволит освоить 6 методов сопоставления категорий и чисел. Вы поймете, почему так важен правильный выбор метода кодирования категориальных данных. В заключение получите полезные советы, которые помогут избежать досадных ошибок в проектах по машинному обучению.

Читать в Telegram

Удаленные вызовы процедур с запросом-ответом

За последние два года я много работал с удаленными вызовами процедур (RPC), применяя этот подход для взаимодействия между нашими микро-сервисами. В подобных ситуациях RPC...

Python: публикация ваших пакетов в PyPi

Примечание: исходный код можно найти на GitHub. Если вы работаете с Python, то, вероятно, знаете о пакетах, которые можно загрузить и импортировать в свои проекты...

Практичные Canary-релизы в Kubernetes с Argo Rollouts

Основанная на микросервисах инфраструктура Soluto, совмещенная со всеми инструментами CI/CD, позволяет осуществлять по несколько релизов в день, предоставляя пользователям новые возможности и внося исправления. При...

Диагностика кода на Rust

Отладка кода на Rust  —  дело непростое. Может быть, она и возможна, но здесь и близко нет таких инструментов, которые позволяют осуществлять её в...

Современный COBOL: руководство по реализации микросервиса

Предварительные условия Вы знаете основные принципы, методы и стандарты COBOL. В этом руководстве мы используем GnuCOBOL — бесплатный компилятор COBOL, реализующий значительную часть стандартов COBOL 85, COBOL...

Элементы управления выбором в пользовательском интерфейсе

Элементы управления выбором уже давно присутствуют в пользовательских интерфейсах, поэтому у пользователей выработались определённые и весьма серьезные ожидания от них. Вот простая шпаргалка, которой...

Импорт в Python: часть 2

Часть 1, Часть 2 Система импорта Python Мы видели много преимуществ системы импорта Python и способов их использования. В этой статье мы приподнимем завесу над тем, что...

Случайная статья

Программируем с ChatGPT: 10 советов

Хотите извлечь максимальную пользу из ChatGPT? Эти советы помогут ускорить работу, внедрив в нее ChatGPT, но при этом не допустить критических ошибок.

Алгоритм машинного обучения t-SNE - отличный инструмент для снижения размерности в Python

Улучшение качества визуализации - актуальная проблема для многих разработчиков. Узнайте, как использовать алгоритм машинного обучения t-SNE для визуализации данных высокой размерности.

Продвинутый функционал Git: хитрые приемы и команды

git  —  очень мощный инструмент, который практически каждый разработчик задействует ежедневно. Но для большинства его использование сводится всего к...

Популярные статьи

Случайный тест