Публикации по теме 'python'
Глава 16. Стилизация с помощью Bootstrap (Часть I)
Bootstrap — это набор кода CSS и JavaScript/jquery, используемый для создания адаптивных веб-сайтов.
В следующих главах основное внимание будет уделено стилю веб-сайта. Мы будем использовать Bootstrap 5 для этого сайта.
Существует несколько способов реализации Bootstrap. До этого момента мы использовали pip install для всех пакетов, поэтому на этот раз мы сделаем что-то другое и реализуем Bootstrap 5, получив необходимые ссылки и вставив их в шаблон base.html .
Перейдите по..
Как повысить уровень своих навыков Python, обучаясь у этих профессионалов
Не застрять на начальном уровне программирования на Python
Отказ от ответственности: я не связан ни с одним из курсов или людьми, упомянутыми в этой статье, и я не получаю финансовой поддержки от какой-либо организации или отдельных лиц, упомянутых в этой статье.
В Интернете полно курсов и других материалов для начала изучения Python. Самые известные из них, например. 100 Days of Code: The Complete Python Pro Bootcamp 2023 , codeacademy и freeCodeCamp . Однако после..
ПОЛИНОМИАЛЬНАЯ РЕГРЕССИЯ
ЛИНЕЙНАЯ И НЕЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
ВВЕДЕНИЕ:
В этом блоге мы увидим, как подобрать идеальную плоскость для набора данных. Иногда достаточно установить Linear plane . Но иногда недостаточно получить хорошую оценку точности, подобрав линейную плоскость. В этом случае мы выбираем нелинейную плоскость, которая лучше всего соответствует нашему набору данных.
Мы увидим, что лучше всего подходит для линейной или нелинейной плоскости для нашего простого набора данных для лучшего..
ПОДГОТОВКА ДАННЫХ ДЛЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ || Абубакар Лабаран Салису
ВВЕДЕНИЕ
Начинаете свой путь в области машинного обучения, но не знаете, как подготовить набор данных? Ознакомьтесь с этой статьей, чтобы узнать о подготовке данных для машинного обучения.
ЧТО ТАКОЕ ПОДГОТОВКА ДАННЫХ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ
Подготовка данных обычно является первым шагом, когда кто-то пытается решить реальную проблему с помощью машинного обучения. Эти необработанные данные обычно имеют различные несоответствия, которые необходимо устранить, прежде чем набор данных..
4 фреймворка Python, которые вы должны попробовать
Что предлагает каждый фреймворк Python и почему вы должны их использовать?
Фреймворки обеспечивают основу для разработки приложения или системы, экономя время и усилия разработчика. Фреймворки можно использовать для разработки веб-приложений, настольных приложений или даже целых операционных систем. Python имеет большое количество доступных фреймворков, как проприетарных, так и открытых…
Отличный способ изучить Python для науки о данных
Python — один из самых популярных и универсальных языков программирования для науки о данных. Он имеет богатый набор библиотек и инструментов, которые помогут вам выполнять анализ данных, визуализацию, машинное обучение и многое другое. Но как эффективно изучить Python для науки о данных? В этом сообщении блога я поделюсь некоторыми советами и ресурсами, которые помогут вам освоить Python для науки о данных.
Почему Python для науки о данных?
У Python есть много преимуществ,..
Интуитивно обрезать изображение — NumPy
В этой статье блога мы узнаем, как обрезать изображение в Python, используя NumPy в качестве идеальной библиотеки. Когда мы говорим об изображениях, это просто матрицы в двумерном пространстве. И, конечно, это зависит от изображения, если это изображение RGB , то размер изображения будет (ширина, высота, 3), иначе — оттенки серого будут просто (ширина, высота). Но в конечном итоге изображения — это просто большие матрицы, где каждое значение — это пиксель, расположенный по строкам и..
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..