timelane using ggplot2

 matplotlib

https://devpractice.ru/matplotlib-lesson-1-quick-start-guide/

_____________________________________________

 Смотрела стили графиков тут https://www.data-to-viz.com/caveats.html

событие - это точка начала, точка конца, они соединены горизонтальной линией, линии разнесены по горизонтали (order by date_start)

Точки, соединенные линиями https://r-graph-gallery.com/connected_scatterplot_ggplot2.html

Библиотека для работы со временем  https://r-graph-gallery.com/191-manage-date-data.html

График можно сделать интерактивным  https://r-graph-gallery.com/163-interactive-area-chart-plotly.html

__________________

Здравствуйте, Дмитрий. По поводу того как можно отображать события в виде горизонтальных линий (где по оси х - время).

Входные данные - это время начала и конца события и его название. Можно все сделать "в лоб": написать функцию, которая, предобработав входные данные, будет рисовать эти горизонтальные линии (geom_point, geom_segment), разнося их по вертикали.

А нет ли для этого уже готовых решений? Не буду ли я тут "изобретать велосипед"?

__________________

https://timeline.knightlab.com/#overview

аудио для карточек

https://dictionaryapi.dev/

Rewriting the recursive algorithm iteratively in python

Либо 

import sys 

sys.setrecursionlimit(1500) 

Либо

Any recursive function can be made to iterate (into a loop) but you need to use a stack yourself to keep the state.

Normally, tail recursion is easy to convert into a loop:

A(x) {
  if x<0 return 0;
  return something(x) + A(x-1)
}

Can be translated into:

A(x) {
  temp = 0;
  for i in 0..x {
    temp = temp + something(i);
  }
  return temp;
}

Other kinds of recursion that can be translated into tail recursion are also easy to change. The other require more work.

The following:

treeSum(tree) {
  if tree=nil then 0
  else tree.value + treeSum(tree.left) + treeSum(tree.right);
}

Is not that easy to translate. You can remove one piece of the recursion, but the other one is not possible without a structure to hold the state.

treeSum(tree) {
  walk = tree;
  temp = 0;
  while walk != nil {
    temp = temp + walk.value + treeSum(walk.right);
    walk = walk.left;
  }
}

Human Phenotype Ontology

  https://github.com/davetang/human_phenotype_ontology/blob/master/README.md

https://www.taylorfrancis.com/books/mono/10.1201/b10967/introduction-bio-ontologies-peter-robinson-sebastian-bauer

EDA

EDA

Программирование

pandas DataFrame

sparse matrices

Теория

1) Обзор методов классификации по содержанию этой книжки.
2) Практика Linear classification - смотри topic4 тут.
3) Подробнее про linear и logistic regression тут.
4) Bagging, Random Forest, Feature Importance, Gradient boosting - 3 неделя mlcourse.

Какие бывают распределения, давно хочу расписать, скажем, в виде плаката: тут и тут

binary classification test

В куче всех этих похожих аббривиатур хорошо помогает разобраться эта вики-статья (см. формулы из confusion matrix).

Певзнер. Задачи.

 2.1) Разделиться список на два (большие и маленькие значения) сравнивая исходный по парам ([n/2]). Находим мин в списке с маленькими значениями и Макс в списке с большими.

2.2)

m = [8, 4, 6]

res = ''for i0 in range(m[0]+1):
    res += str(i0)
    for i1 in range(m[1]+1):
        res += str(i1)
        for i2 in range(m[2] + 1):
            res += str(i2)
print(res)

def recursion(iter_num, iter_val, res):
    if iter_num < len(m):
        if iter_val <= m[iter_num]:
            res += str(iter_val)
            res = recursion(iter_num + 1, 0, res)
            return recursion(iter_num, iter_val + 1, res)
        else:
            return res
    else:
        return res

print(recursion(0, 0, ''))

2.3) да нет нет 

2.17) бактерий на k-ом шаге будет 2^k n - 2^k k. Отсюда видно, что через n шагов все бактерии будут съеден

2.18) как? 99*2 только если сразу попадется правдивей

2.19)