Pandas VS NumPy: в чем разница этих библиотек ⚙️
Разобрали в чем разница между двумя самыми популярными библиотеками по анализу данных.
Разобрали в чем разница между двумя самыми популярными библиотеками по анализу данных.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17🙈4❤2👍1😁1
TensorFlow: Оптимизаторы градиентного спуска
Стохастический градиентный спуск застревает в локальных минимумах функции. Чтобы это устранить используют различные методы, например метод моментов, Adagrad, Adadelta и др.
#TensorFlow
Градиентный спуск в TensorFlow
Стохастический градиентный спуск застревает в локальных минимумах функции. Чтобы это устранить используют различные методы, например метод моментов, Adagrad, Adadelta и др.
#TensorFlow
Градиентный спуск в TensorFlow
👍14🔥6
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9🆒4👍2
Seaborn 📈
Seaborn — это библиотека для создания статистических графиков на Python. Она основывается на matplotlib и тесно взаимодействует со структурами данных pandas🐍
Архитектура Seaborn позволяет быстро изучить и понять данные. Seaborn захватывает целые фреймы данных или массивы, в которых содержатся данные, и выполняет все внутренние функции, нужные для статистической агрегации для преобразования данных в информативные графики📊
Она абстрагирует сложность, позволяя проектировать графики в соответствии с требованиями📈
#Seaborn
Seaborn — это библиотека для создания статистических графиков на Python. Она основывается на matplotlib и тесно взаимодействует со структурами данных pandas
Архитектура Seaborn позволяет быстро изучить и понять данные. Seaborn захватывает целые фреймы данных или массивы, в которых содержатся данные, и выполняет все внутренние функции, нужные для статистической агрегации для преобразования данных в информативные графики
Она абстрагирует сложность, позволяя проектировать графики в соответствии с требованиями
#Seaborn
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍25❤5
Вопросы по SQL с собеседования
Типы джойнов в SQL?
INNER, JOIN LEFT, JOIN RIGHT, JOIN FULL, JOIN CROSS
Чем NULL отличается от 0?
NULL - это не число, а также NULL не является значением пустой строки. NULL используется для указания того, что данные отсутствуют, неизвестны, неприменимы. NULL не равен ничему, даже другому NULL.
Какие параметры используются в конструкции order by?
ASC и DESC
Какой оператор имеет больший приоритет AND или OR (если они используются совместно)?
AND имеет больший приоритет, нежели OR
Для чего нужен оператор UNION?
Для объединения двух таблиц, при условии что каждая имеет одинаковое количество столбцов, столбцы имеют схожие типы данных, столбцы располагаются в том же порядке.
#SQL #вопросы_с_собеседования
Типы джойнов в SQL?
👍43😁5🤯1
Сингулярное разложение
Сингулярное разложение широко используется в рекомендательных системах. Оно позволяет найти базисы пространства строк и пространства столбцов, то есть элементарные признаки обоих пространств.
Например, если строки матрицы соответствуют читателям, столбцы – книгам, а сама матрица содержит оценки, которые пользователи поставили книгам, то сингулярное разложение матрицы выделит "типичных читателей" и "типичные книги". Каждого реального читателя и каждую реальную книгу можно представить линейной комбинацией "типичных", после чего будет достаточно легко рассчитать ожидаемую оценку любой книги любым читателем.
#ЛинейнаяАлгебра
Сингулярное разложение широко используется в рекомендательных системах. Оно позволяет найти базисы пространства строк и пространства столбцов, то есть элементарные признаки обоих пространств.
Например, если строки матрицы соответствуют читателям, столбцы – книгам, а сама матрица содержит оценки, которые пользователи поставили книгам, то сингулярное разложение матрицы выделит "типичных читателей" и "типичные книги". Каждого реального читателя и каждую реальную книгу можно представить линейной комбинацией "типичных", после чего будет достаточно легко рассчитать ожидаемую оценку любой книги любым читателем.
#ЛинейнаяАлгебра
👍18🔥7
Numpy: 3 полезных фишки 📈
Numeric Python - это несколько модулей для вычислений с многомерными массивами, необходимых для многих численных приложений.
#Numpy
Numeric Python - это несколько модулей для вычислений с многомерными массивами, необходимых для многих численных приложений.
#Numpy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15