Публикации по теме 'matplotlib'
Day9 — Реализация линейной регрессии
В текущем блоге мы увидим, как применить линейную регрессию к набору данных с нуля.
Для текущей реализации мы будем использовать метод градиентного спуска.
Итак, приступим прямо к реализации. Теоретическое и математическое объяснение линейной регрессии можно найти в моих предыдущих блогах.
Изначально импортируйте все необходимые библиотеки
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mpl
%matplotlib inline
Закодируйте Функцию стоимости для..
Анализ биржевых данных с использованием API Matplotlib Finance (mplfinance)
Здесь мы попытаемся изучить библиотеку mplfinance , которую можно использовать для визуализации или анализа данных о ценах на акции. Для анализа здесь мы используем биржевые данные Happiest Minds Technologies (название сценария: HAPPSTMNDS) , которые извлекаются из Yahoo Finance. Набор данных можно скачать здесь .
Приступим к анализу.
Данные, которые мы рассматриваем для использования matplotlib Finance Api, представляют собой объект фрейма данных Pandas, содержащий данные Open,..
Привет от Python в браузере!
Это служит местом для всего моего опыта, накопленного при участии в проекте Pyodide (от Mozilla) в качестве студента-разработчика на GSoC 2019. Если вы так же поражены огромным потенциалом этого проекта, как и я, читайте дальше!
До GSoC
Меня всегда интересовало пространство, лежащее на стыке науки и программного обеспечения. Таким образом, области моих интересов обычно охватывают научные инструменты, научные вычисления, науку о данных, визуализацию данных, а также немного машинного..
Использование Python и Matplotlib для отображения символов в тексте
Разве вы не хотите знать, сколько раз Ф. Скотт Фицджеральд использовал букву «е»?
Хотя это руководство предназначено для начинающих, мы не будем устанавливать здесь Python или редактор кода, а также не будем рассматривать вводные концепции программирования, такие как переменные и циклы. Вы можете скачать питон здесь !
Цель этой статьи — помочь вам начать работу с графическими данными в Python. Мы создадим гистограмму, чтобы отобразить частоту появления символов в заданном..
Прогнозирование выхода синусоидальной волны и визуализация сети глубокого обучения
Синусоидальная волна является наиболее распространенной формой волны естественной формы, используемой в реальных приложениях, таких как радиоволны, сигналы переменного тока, анализ сигналов и т. д. Наиболее важным свойством является то, что она сохраняет свою форму даже при наложении на другую синусоидальную волну той же амплитуды. фазы и частоты.
В этом уроке мы собираемся создать модель машинного обучения, которая будет предсказывать синусоидальный выходной сигнал. После этого мы..
Изучение основ машинного обучения с помощью Python
Игорь Загальский
Аннотация. Машинное обучение (МО) стало важной областью в эпоху принятия решений на основе данных, и Python является одним из самых популярных языков программирования, используемых для разработки моделей МО. В этой статье рассматриваются основы машинного обучения с использованием Python и его библиотек, таких как NumPy, Matplotlib, Plotly и Scikit-Learn, включая предварительную обработку и визуализацию данных, выбор модели и оценку.
Ключевые слова: Python;..
Matplotlib для машинного обучения
Matplotlib - одна из самых популярных и старейших библиотек для построения графиков в Python, которая используется в машинном обучении. В машинном обучении это помогает понять огромное количество данных с помощью различных визуализаций.
Теперь давайте узнаем больше о Matplotlib.
Содержание 1. Введение в Matplotlib 2. Как установить? 3. Как импортировать? 4. Понимание основ Graph / Plots с использованием Matplotlib 5 .Важные графики, используемые в машинном обучении 6...
