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Kiko Correoso

Videos interesantes de la PyConCa 2012

A pure python genetic algorithms framework [youtube https://www.youtube.com/watch?v=YYDdBv430sU] Dancing with big data: Disco + inferno [youtube https://www.youtube.com/watch?v=D3VFq97NhEk] Integrating geocode data with python [youtube https://www.youtube.com/watch?v=MhsbivEDTds] Science and python: retrospective of a (mostly) successful decade [youtube https://www.youtube.com/watch?v=F4rFuIb1Ie4] Server log analysis with pandas [youtube https://www.youtube.com/watch?v=ZOpR3P-jAno] Writing self-documenting scientific code using physical quantities [youtube… Leer más »Videos interesantes de la PyConCa 2012

Recopilación del PyData NYC 2012

Francesc Alted: PyTables: An on-disk binary data container, query engine and computational kernel. Stefan van der Walt: An introduction to numpy: the notebook version. Jake Vanderplas: Matplotlib tutorial. Jake Vanderplas: Tutorial: Machine learning for astrophysics with scikit-learn. Thomas Wiecki: Simulated Algorithmic Trading with Zipline: Backtesting, Statistics, and Optimization. Thomas Wiecki:… Leer más »Recopilación del PyData NYC 2012

Análisis de componentes principales con python

Esta entrada también se podría haber llamado: ‘Reducción de la dimensión’ ‘Comprimiendo imágenes usando análisis de componentes principales y python’ Para la siguiente entrada se ha usado python 3.8.2, numpy 1.18.4, matplotlib 3.2.1 y sklearn 0.23.1El análisis de componentes principales (PCA, por sus siglas en inglés, Principal Component Analysis) es… Leer más »Análisis de componentes principales con python

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