Публикации по теме 'beginners-guide'
Python’s the GOAT, No Cap: Руководство для начинающих по языку программирования Hypest
Вот еще одна базовая статья, расшифрованная/переведенная ChatGPT. Было смешно наблюдать и читать. Надеюсь, это будет полезно молодому поколению, но точно не мне, так как я не до конца понимаю жаргон, который они используют.
Эй, фам! Если вы хотите заняться кодированием, Python — это то, что вам нужно. Он полностью освещен и привлекает всех, от новичков в кодировании до OG. Давайте прольем чай на то, почему Python — КОЗЬЯ и как вы можете принять участие в действии.
Почему..
Идеальная дорожная карта программиста на Python (2023 г.)
Первоначально опубликовано на https://www.hackerculture.com 10 января 2023 г.
Согласно многочисленным опросам, Python — самый любимый язык программирования как среди новичков, так и среди экспертов. И не только разработчики программного обеспечения, но и другие люди из разных дисциплин используют Python для самых разных задач, таких как анализ и визуализация данных, искусственный интеллект и машинное обучение, автоматизация и т. д.
Никогда не было лучшего времени для изучения..
ООП в Java
Объектно-ориентированное программирование на Java
OOPS — это аббревиатура от «система объектно-ориентированного программирования». Это относится к парадигме и системе организации и разработки программных приложений на основе объектов, классов, наследования, полиморфизма и других связанных концепций. ООП — это более широкий термин, который охватывает принципы и методы объектно-ориентированного программирования на разных языках программирования.
Объектно-ориентированное..
«Руководство для начинающих по машинному обучению: раскрытие возможностей ИИ с помощью экспериментов и…
«Руководство по машинному обучению для начинающих: раскрытие потенциала ИИ с помощью экспериментов и исследований»
Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет компьютерам учиться на данных и принимать решения без явного программирования. Это мощная технология, которая позволяет машинам автоматически распознавать закономерности и делать прогнозы на основе этих закономерностей. Машинное обучение — это быстро развивающаяся область с приложениями во..
Логистическая регрессия - !!
Логистическая регрессия, также известная как логит-регрессия, и здесь мы решаем проблему, когда зависимая переменная (y) является «категориальной» по своей природе. На простом языке модель логит-регрессии — это функция, которая сопоставляет различные значения предикторов с классом c, где C={1,2,3,4,5….K} . Бинарная логистическая регрессия — это модель используется для оценки вероятности бинарного ответа на основе одной или нескольких переменных-предикторов. Здесь прогнозируемые..
15 захватывающих идей проекта по науке о данных для области электронной коммерции / отрасли
Индустрия электронной коммерции значительно выросла за последние годы, и все больше и больше компаний переходят на онлайн-каналы продаж.
Наука о данных может помочь компаниям электронной коммерции получить представление о поведении клиентов, оптимизировать свои маркетинговые кампании и улучшить качество обслуживания клиентов. В этом сообщении блога мы обсудим пятнадцать интересных идей проектов по науке о данных для домена электронной коммерции.
Сегментация клиентов. Сегментируйте..
10 тем в день: Javascript для начинающих
В этой статье сегодня я собираюсь обсудить 10 тем, связанных с javascript. Если вы новичок или хотите изучить любую из этих тем, эта статья для вас. Темы, которые я собираюсь обсудить, приведены ниже -
включает () substr () parseInt () каждые () forEach () Object.freeze () Object.seal () split () Array.concat () Math.log ()
Я собираюсь обсудить каждую тему последовательно. Давайте начнем…..
1. включает ()
В javascript метод includes()..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..