применяется библиотека отрисовки карт Cartopy.
• В главе 12 приводится решение.
Четвертое практическое задание посвящается обработке естественного языка при помощи масштабных численных вычислений.
• В главе 13 показано, как эффективно вычислять сходство между текстами при помощи матричного умножения. Для этого активно используются встроенные в NumPy матричные оптимизации.
• В главе 14 демонстрируется применение уменьшения размерности для повышения эффективности матричного анализа. Здесь параллельно с объяснением методов уменьшения размерности, содержащихся в библиотеке scikit-learn, рассматривается математическая теория.
• В главе 15 техники обработки естественного языка применяются к очень большому текстовому набору данных. Здесь же речь пойдет о лучших способах изучения и кластеризации текстовых данных.
Data Science в действии
·
Леонард Апельцин
