PYTHON NUMPY machine learning (10/30)




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Cette Formation Python Numpy est un tutoriel français spécial machine learning:
Numpy est le package python le plus important pour faire du machine learning et du data science. Numpy comprend le tableau array dit ndarray (n dimensions) qui est un objet extrêmement puissant en machine learning et data science.

Numpy propose beaucoup de méthode pour le ndarray, dans cette vidéo nous voyons les différents constructeurs qui permettent d’initialiser les tableau ndarray:

np.array()
np.zeros()
np.ones()
np.full()
np.random.randn()

les deux attributs les plus importants à retenir sont :
shape
size

pour développer des programmes puissants, pensez à définir le type de valeur dans le np.array() avec dtype = np.int16, np.float64

Nous voyons aussi les méthodes les plus utiles pour manipuler la forme de nos tableau numpy:

np.vstack
np.hstack
np.concatenate
np.reshape
np.squeeze
np.ravel

Il n’y a rien de plus à retenir pour bien se lancer avec Numpy. Ignorez les autres attributs et méthodes pour le moment !

► Timeline de la vidéo :
0:00 Intro
00:40 Le tableau Numpy, ses dimensions et sa shape
05:20 initialiser un ndarray: np.ones, np.zeros,
09:15 np.random.randn
12:04 np.linspace, np.arange
13:24 dtype=np.float16 np.float64
15:43 Assembler des tableaux: vstack hstack concatenate
18:40 np.reshape np.squeeze
22:10 np.ravel()
23:08 Exercice

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► Documentation Numpy pour ndarray:
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.html

► Documentation Numpy pour np.random:
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.16.0/reference/routines.random.html

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► Qui suis-je ?
Je m’appelle Guillaume Saint-Cirgue et je suis Data Scientist au Royaume Uni. Après avoir suivi un parcours classique maths sup maths spé et avoir intégré une bonne école d’ingénieur, je me suis tourné vers l’intelligence artificielle de ma propre initiative et j’ai commencé à apprendre tout seul le machine learning et le deep learning en suivant des formations payantes, en lisant des articles scientifiques, en suivant les cours du MIT et de Stanford et en passant des week end entier à développer mes propres codes.
Aujourd’hui, je veux vous offrir ce que j’ai appris gratuitement car le monde a urgemment besoin de se former en Intelligence Artificielle.
Que vous souhaitiez changer de vie, de carrière, ou bien développer vos compétences à résoudre des problèmes, ma chaîne vous y aidera.
C’est votre tour de passer à l’action !

► Une question ? Contactez-moi: contact@machinelearnia.com

Source


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Comment List

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    Merci beaucoup pour ce vidéo, c'est très utile! En fait, j'ai une question à propos np.reshape(-1, 1) je ne comprends pas ce qu'elle retourne et pourquoi souvent on l'utilise ?

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    Merci Beaucoup !!

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    D'abord merci pour tes vidéos, elle sont d'excellente qualité et vraiment clair !
    J'en suis a mon deuxième visionnage pour bien finir de tout intégrer en enfoncer le clou ^^ cette série a créer un véritable déclic chez moi, merci pour ca.

    Par ailleurs, en reregardant jme suis rendu compte que on pouvais reshape de cette manière :
    A.reshape(-1,1)

    Le -1 indique qu'il faut conserver la première dimension, une contre indication à cette méthode ?

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    bnj,
    pourquoi A.shape[0]=3??

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    Je pense que tu es un exemple en tant que formateur, car tu prends le temps de faire des vidéos et en plus de bonne qualité.

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    10:42 : j'ai toujours un peu de mal a maîtriser ce seed(). Quand on change de paramètre que fais la fonction concrètement ??
    Sinon Merci pour tes vidéos !!

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    Excellent !!

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    C'est bien beau tout ça, mais tu n'explique pas comment installer le module… J'ai la version 3.9 de Python et le module ne fonctionne toujours pas lorsque je tape « import numpy ». J'ai commencé mon programme, mais direct j'ai un erreur à la ligne 1. (import numpy)

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    Hello, shape[0] retorune le nombre de lignes mais a une dimension cela s'inverse ? Sur les exemples de listes a la fin notamment pour ajouter le 1 ou le squeezer on (3,) et non pas (, 3)
    Je trouve ca assez perturbant…?

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    merci s'il vous plait remplissage d'un tableau d'une dimension par l'utilisateur(a chaque itération on saisie une valeur)

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    20:46 : il est possible d'écrire A.reshape((-1, 1)) et automatiquement il ira chercher la bonne dimension qui va bien.

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    Merci infiniment Guillaume pour ce travail remarquable.

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    Merci beaucoup pour cette video

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    Perso, c'est ma première vidéo, mais j'aime déjà 🙂

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    Merci

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    Merci bcp ! ! ! ❤😍

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    pourquoi dans pycham numpy on peut pas l'importé

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    0:04 moi YES !!!

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    Mercii beaucoup pour vos explications!!!!!!
    tu peux nous expliquer les piles les files et les tris
    Etudiante en prépas 🙂

  • Machine Learnia
    November 20, 2020

    Vraiment j'adore c très clair merci infiniment professeur

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