Публикации по теме 'jupyter'


Как нарисовать шаткий интерактивный график в Python
# Нажмите и перетащите, чтобы заставить его качаться Вероятно, мы знаем, как рисовать графики, но знаем ли мы, как рисовать неустойчивый график , как показано выше? Давайте начнем. Установка pyviz Нам нужно использовать внешнюю библиотеку под названием pyvis . Это позволяет нам рисовать шаткие графики. pip install pyvis Примечание — pyvis с s Теперь давайте откроем пустой блокнот Jupyter. 1) Рисуем наш первый узел (шар) Давайте нарисуем наш первый шар с надписью A..
Как эффективно использовать Jupyter Notebook с Magic Commands?
Волшебные трюки в блокноте Jupyter Ученые и аналитики данных часто используют Jupyter Notebooks в качестве инструмента для начала анализа. И есть несколько важных трюков или команд Jupyter Notebook, которые почти никогда не используются сообществом. В этом посте мы будем выполнять команды, которые сделают нас лучшим пользователем ноутбуков Jupyter. Единственным предварительным условием для использования магических команд является установка ядра Ipython. pip install ipykernel..
Контейнер Docker с поддержкой GPU для разработки OpenAI Gym с TensorFlow
Вводный пост в мой Dockerfile, опубликованный и открытый для всех Обновление: я заархивировал проект, потому что больше не использую его, а библиотеки быстро развиваются. Не стесняйтесь разветвлять его и улучшать! Дайте мне знать, если вы в конечном итоге получите сотни звезд на GitHub Итак, вы хотите написать агента, соревнующегося в OpenAI Gym, вы хотите использовать Keras или TensorFlow или что-то подобное, и вы не хотите, чтобы все было установлено на вашей рабочей станции? Вы..
Некоторые заметки о запуске D3 внутри Jupyter
Многие пакеты визуализации полагаются на использование D3 в браузере, в том числе: Plotly , Vega и mpld3 (ссылки указывают на код того, как эти проекты взаимодействуют JS с Jupyter, используя модуль отображения IPython). . У некоторых людей нет понятия почему это так сложно , и я отношу себя прямо к этой группе (предупреждение: эти ссылки в основном случайные ссылки на тему). Часть, которая сбивает с толку, заключается в том, что Jupyter использует RequireJS, который не..
Машинное обучение в облаке: самый простой способ совместной работы с Jupyter, Spark и Dask
Вчера я разговаривал с другом о том, как быстро меняется среда в области науки о данных и машинного обучения. Он является деканом бизнес-школы и 20 лет преподает студентам MBA данные и аналитику и был свидетелем всех взлетов и падений. На протяжении всей истории мы прожили столько зим для машинного обучения после множества взлетов и неудач. Такого интереса он не наблюдал за всю свою карьеру. Итак, почему сейчас так жарко: во-первых, мощь компьютеров - облачные вычисления и виртуальные..
Прогнозирование и оптимизация взаимодействия с потребителями с помощью машинного обучения
Показ контента только тем, кто хочет участвовать Наша цель в Trulia — упростить домашний поиск, и мы используем науку о данных, чтобы помочь нам в этом. Мы поделились информацией о том, как мы используем компьютерное зрение для улучшения изображения в нужное время, и немного поделились тем, как Trulia привлекает потребителей с помощью своего домашнего рекомендательная система . Сегодня мы поговорим о том, как и почему Trulia создает модели прогнозирования вовлеченности..
Ускорение перехода к глубокому обучению с помощью контейнеров Docker на основе Jupyter
В нашей статье Узнаем о глубоком обучении! В этой публикации мы ознакомились с этим набором методов машинного обучения в нашем Практическом руководстве по началу работы . Если вы новичок в глубоком обучении или просто заинтересованы в хорошо подобранном наборе ресурсов, вернитесь и посмотрите. Продолжая этот обзор, мы хотели поделиться своими советами и приемами, которые упростили для нас фактическое использование этих мощных технологий. В частности, Docker и Jupyter были опорой..