IJ
этот курс больше по теоретическим основам всяких методов
Akon32
>по теоретическим основам
матан-линал, или что-то по существу?
Size: a a a
2020 June 05
IJ
если ты хочешь вот прямо применять методы научиться сначала, а матан -- потом, то лучше начни с kaggle и Building Machine Learning Systems with Python - Third Edition
IJ
Akon32
>по теоретическим основам
матан-линал, или что-то по существу?
>по теоретическим основам
матан-линал, или что-то по существу?
по существу -- как написать нейросеть на коленке
IJ
и оптимизатор для неё
IJ
и всё такое
IJ
правда, это всё на матлабе/октаве, но какая разница
c
Akon32
я думал, там не про НС, а про какие-то другие методы.
я думал, там не про НС, а про какие-то другие методы.
IJ
там точно были простейшие регрессии
IJ
k-means кластеризация
IJ
наивный байес
IJ
рекомендательные системы
c
Akon32
ладно, спасибо. сначала гляну книгу.
ладно, спасибо. сначала гляну книгу.
c
m4n71k0r
» [21:17:29] <morgen> Неа, глубокая ночь
я про ник.
» [21:17:29] <morgen> Неа, глубокая ночь
я про ник.
c
m4n71k0r
гм, а нету какой-то особой поддержки cython в pycharm
гм, а нету какой-то особой поддержки cython в pycharm
c
Orhideous
О, тут по Spark и Hadoop спрашивают.
О, тут по Spark и Hadoop спрашивают.
c
Orhideous
Это ко мне.
Это ко мне.
c
Orhideous
> apaсhe spark имеет возможность индексирования данных по ключам и относительно быстрого случайного доступа по ключам? или хотя бы доступа к "соседям" в пространстве, образованном параметрами?
Кратко — нет. Более подробно — это типичный случай XY проблемы.
> apaсhe spark имеет возможность индексирования данных по ключам и относительно быстрого случайного доступа по ключам? или хотя бы доступа к "соседям" в пространстве, образованном параметрами?
Кратко — нет. Более подробно — это типичный случай XY проблемы.
c
Orhideous
Что именно ты хочешь сделать на Spark?
Что именно ты хочешь сделать на Spark?
c
Akon32
ну данные имеют вид (x,y,z,data) , и при обработке элемента data[x,y,z] нужно учитывать соседей по "координатам" x,y,z: data[x+-1,y+-1,z+-1].
ну данные имеют вид (x,y,z,data) , и при обработке элемента data[x,y,z] нужно учитывать соседей по "координатам" x,y,z: data[x+-1,y+-1,z+-1].