Text mining Python
Картинка анонса

Поиск и лемматизация ФИО без Наташ

Очень часто в задачах текст майнинга требуется реализовать вытаскивание имён, года рождения, паспортных данных и т.п. из объемного текста. Для получения ФИО из текста существует библиотека “Natasha”. Но когда имена в тексте попадаются “нестандартные” и очень редкие, библиотека, к сожалению, пасует.

Text mining Python
Картинка анонса

Поиск и лемматизация ФИО без Наташ

Очень часто в задачах текст майнинга требуется реализовать вытаскивание имён, года рождения, паспортных данных и т.п. из объемного текста. Для получения ФИО из текста существует библиотека “Natasha”. Но когда имена в тексте попадаются “нестандартные” и очень редкие, библиотека, к сожалению, пасует.

Графы Графики
Картинка анонса

Методы укладки Gephi. Force Atlas и Force Atlas 2

Для эффективной работы с графами нужно знать различные типы укладки графов, а также их настройки. В этой статье мы рассмотрим одни из самых популярных методов – Force Atlas и Force Atlas 2.

Java
Картинка анонса

KEEP CALM and JSON

В этой статье расскажем, что нам удалось обработать данные, содержащие формат JSON

Python Machine Learning
Картинка анонса

Сравнение линейных моделей регрессии в Machine Learning

В этой статье я бы хотела рассмотреть несколько линейных моделей регрессии, охватывая некоторые базовые подходы, которые лежат в основе математики.
Данная статья направлена на разработку оптимальной линейной модели, которая применима конкретно к рассматриваемому проекту.
Вне зависимости от уровня Ваших знаний, статья подкреплена примерами для формирования подходов к предмету, поэтому, сложности в понимании реализации кода на Python у пользователя возникнуть не должно.

Python
Картинка анонса

Скользящие средние и Python

Рассмотрим применение скользящих средних на практике. Наиболее часто данный метод применяется в торговле на фондовом рынке, где с его помощью создается торговая стратегия. Язык Python идеально подходит для формирования простой и понятной стратегии.

Python Machine Learning
Картинка анонса

Роль обратного распределения в построении нейросети

Обратное распространение — это способ обучения нейронной сети. Цели обратного распространения просты: отрегулировать каждый вес пропорционально тому, насколько он способствует общей ошибке. Если прогнозируемый результат сильно отличается от фактического, то необходимо минимизировать ошибку. О том, как это сделать расскажем в этой статье

Pandas Machine Learning
Картинка анонса

Полиномиальная регрессия и метрики качества модели

Применение линейной регрессии “из коробки” – задача нетривиальная. Но важно понимать метрики качества модели, а также то, что задача не всегда может сводится к стандартной линейной функции.

Загрузить ещё