Целью публикации данного топика является представление аудитории Хабрахабра кода небольшого асинхронного сервера, написанного на Питоне с использованием практически «голых» сокетов.

Мне приходилось писать достаточно много приложений, работающих в качестве сетевых сервисов. Эти сервисы были написаны на разных языках, под разную нагрузку и каждый раз реализация нового сервиса чем-то отличалась от предыдущей. Под хабракатом я привожу пример довольно удачной, на мой вгляд, реализации «учебного» сервера, сопровождая код своими комментариями по мере необходимости.

Деревья принятия решений являются удобным инструментом в тех случаях, когда требуется не просто классифицировать данные, но ещё и объяснить почему тот или иной объект отнесён к какому-либо классу.

Давайте сначала, для полноты картины, рассмотрим природу энтропии и некоторые её свойства. Затем, на простом примере, увидим каким образом использование энтропии помогает при создании классификаторов. После чего, в общих чертах сформулируем алгоритм построения дерева принятия решений и его особенности.

Введение

Как следует из Википедии:

R — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU.

Данный язык, в настоящее время, нашёл широкое применение во многих практических и чисто научных областях. Однако, исторически сложилось, что скорость многих ресурсоёмких вычислений оставляет желать лучшего. Тема параллельных вычислений в R на habrahabr уже поднималась. В этой статье я попытаюсь показать применение подобного подхода на конкретном примере с использованием пакета для многопоточных вычислений — parallel.

Столкнулся с задачей мониторинга активности пользователей всем известной социальной сети. Передо мной стояла задача собирать данные о количестве пользователей, находящихся онлайн в определенной группе или сообществе.

Доброго времени суток. Хочу поделиться своими знаниями о работе со статистикой в R.
Многим из нас приходится сталкиваться с различными данными на работе и в повседневной жизни. Качественно и правильно их обработать и проанализировать не так сложно. В этой серии статей я покажу применения некоторых статистических тестов.

Заинтересовались? Добро пожаловать под кат.