Публикации по теме 'python'
Начните работу с Python Pandas за 5 минут
Учебное руководство по библиотеке Python Pandas
Те из вас, кто только начинает работать с машинным обучением, как и я, наверняка столкнулись бы с Pandas, библиотекой аналитики данных . В спешке разобраться в уловках ML мы часто не замечаем важности этой библиотеки. Но вскоре вы столкнетесь с препятствием, когда вам нужно будет поиграть со своими данными, очистить и выполнить преобразование данных, прежде чем вводить их в свою модель машинного обучения.
Зачем нам этот блог, когда..
Непрерывная реализация Python для поиска оптимизированных эффективных инвестиционных портфелей
Объяснение того, как создать эффективные инвестиционные портфели от начала до конца
Одним из основных этапов разработки приложения для управления инвестициями было внедрение комплексного решения, которое начинается с получения данных о ценах на акции компании и создания набора эффективных и оптимальных портфелей с использованием процедур оптимизации.
Эта статья продемонстрирует, как этого добиться.
Пожалуйста, прочтите Заявление об ответственности с объяснениями FinTech. Это..
Список массивов VS Numpy в Python
Подробное сравнение стандартной библиотеки и пакета Numpy.
Структуры данных в Python имеют большое значение, поскольку это один из наиболее часто используемых языков в машинном обучении и искусственном интеллекте, где данные являются наиболее важным фактором.
В Python есть встроенные структуры данных, которые могут эффективно управлять данными, а также есть сторонние библиотеки, такие как Numpy, которые предоставляют расширенные функции для манипулирования данными.
В этой статье мы..
Скрытые жемчужины в Python: малоизвестные советы и хитрости — Часть 1
питон
Скрытые жемчужины Python: малоизвестные советы и хитрости — часть 1
Добро пожаловать в первую статью из этой серии. Это будет сборник статей, посвященных раскрытию аспектов Python, которые вы, возможно, пропустили. Python — это универсальный и мощный язык, предлагающий бесчисленное количество инструментов и методов для решения широкого круга задач программирования. Однако с таким широким набором доступных инструментов легко упустить из виду некоторые практичные фрагменты..
Программирование на Python: определение високосного года
Високосные годы бывают не так часто. Я имею в виду, что 4 года не часто считаются, не так ли? Что ж, эта статья научит вас, как создать программу определения високосного года, и расскажет, является ли год, который вы ввели, високосным или нет! Мы также добавим некоторые забавные вещи, которые могут рассказать вам весь календарь этого года!
Импорт (шаг 1):
Для этого кода нам понадобится использовать календарь, чтобы сообщать и создавать объекты. Модуль Python calendar..
Будущее Python настолько яркое, что вам могут понадобиться солнцезащитные очки!
Сегодня Python является одним из самых популярных языков программирования в мире, и в последние годы его популярность продолжает расти. Этот универсальный и простой в освоении язык нашел применение во многих отраслях и приложениях, от веб-разработки и анализа данных до научных вычислений и искусственного интеллекта.
Все больше компаний переходят на Python по сравнению с другими языками, такими как C и Java, потому что Python — это язык высокого уровня, который предлагает широкий спектр..
5 лучших фреймворков Python, о которых вам нужно знать в 2023 году
Подробное руководство по выбору правильной платформы Python для вашего следующего проекта веб-разработки в 2023 году
Python — один из самых популярных языков программирования в мире. Он прост в освоении, универсален и имеет широкий спектр применений. Тем не менее, выбор правильной структуры может быть ошеломляющим. Если вы разработчик Python, вы, вероятно, задаетесь вопросом, какие фреймворки вам следует изучить в 2023 году, чтобы оставаться впереди всех. В этой статье мы более подробно..
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..