Логистическая регрессия является одним из статистических методов классификации с использованием линейного дискриминанта Фишера. Также она входит в топ часто используемых алгоритмов в науке о данных. В этой статье суть логистической регрессии описана так, что она станет понятна даже людям не очень близким к статистике.

На Хабре и в сети часто начали появляться статьи, посвященные уязвимостям генераторов случайных чисел. Данная тема крайне обширна и является одной из основных в криптографии. Под катом находится описание случайных чисел от A до Z. Статья является результатом свободного перевода цикла статей из одного западного блога и личных дополнений автора. Основная цель — получить feedback и поделиться знаниями.

Привет, уважаемые читатели Хабрахабра. В этой статье попробуем разобраться что такое итерируемый объект, итератор и генератор. Рассмотрим как они реализованы и используются. Примеры написан на Python, но итераторы и генераторы, на мой взгляд, фундаментальные понятия, которые были актуальны 20 лет назад и еще более актуальны сейчас, при этом за это время фактически не изменились.

Переобучение (overfitting) — одна из проблем глубоких нейронных сетей (Deep Neural Networks, DNN), состоящая в следующем: модель хорошо объясняет только примеры из обучающей выборки, адаптируясь к обучающим примерам, вместо того чтобы учиться классифицировать примеры, не участвовавшие в обучении (теряя способность к обобщению). За последние годы было предложено множество решений проблемы переобучения, но одно из них превзошло все остальные, благодаря своей простоте и прекрасным практическим результатам; это решение — Dropout (в русскоязычных источниках — “метод прореживания”, “метод исключения” или просто “дропаут”).

Как сказал один из пользователей StackOverflow, «using SO is like doing lookups with a hashtable instead of a linked list». Мы снова обращаемся к этому замечательному ресурсу, на котором попадаются чрезвычайно подробные и понятные ответы на самые различные вопросы.

В этот раз мы обсудим, что такое метаклассы, как, где и зачем их использовать, а также почему обычно этого делать не стоит.

И снова доброго времени суток всем читателям!
Спасибо, за проявленый интерес к первой части перевода, надеюсь, вторая вас так же не разочарует.

Итак, в первой части данной статьи мы совершили базовое знакомство с декораторами, принципами их работы и даже написали свой вручную.
Однако, все декораторы, которые мы до этого рассматривали не имели одного очень важного функционала — передачи аргументов декорируемой функции.
Что ж, исправим это недоразумение!

В этой заметке рассматривается алгоритм MRO С3 и некоторые специфические проблемы множественного наследования. Хотя и алгоритм и проблемы не ограничиваются рамками одного языка, я акцентировал своё внимание на Питоне. В конце приведён список полезных ссылок по данной теме.