Список важных методов и атрибутов вместе с их использованием в NumPy. NumPy — это библиотека линейной алгебры для Python, которая важна для науки о данных. Ниже приводится описание всех важных методов и атрибутов, а также их использование в NumPy. import numpy as np : После установки NumPy импортируйте его в свои приложения, добавив ключевое слово import и псевдоним как np. np.array(x) : Используется для преобразования списка x в массив NumPy путем передачи списка в качестве..

Разве не сложно выделить группу объектов в больших объемах данных, принадлежащих к одной и той же категории? Чтобы решить такие проблемы, у нас есть машины опорных векторов (SVM). Машины опорных векторов хорошо известны в задачах классификации, которые являются частью контролируемого обучения. Расскажите нам подробнее о машинах опорных векторов (SVM) Что такое машины опорных векторов? Машины опорных векторов - это алгоритм обучения с учителем, который используется для задач..

4 удивительные вещи, которые вы можете сделать с Python Язык python — это язык высокого уровня, созданный в 1991 году. Несмотря на то, что это относительно язык, его простой синтаксис и сильное сообщество сделали его одним из 10 наиболее широко используемых языков в мире. Я увлечен автоматизацией. Даже несмотря на то, что работа иногда не стоит многого за потраченное время. Путь обучения всегда очень полезен. В этой статье я покажу вам некоторые способы автоматизации, которые вы..

Python — это кроссплатформенный язык программирования, используемый во многих приложениях, которые работают в Windows и Unix-подобных системах, то есть в Linux или Mac OSX. Его стандартная библиотека и сторонние библиотеки предоставляют полезные модули для выполнения многих процессов, реализованных в проектах программирования, таких как искусственный интеллект (ИИ), веб-разработка, робототехника, приложения на основе аудио/видео и так далее. Для управления этими модулями,..

Вам удалось установить все Основные библиотеки Python для вашего проекта машинного обучения. Вы также проанализировали свои данные и обнаружили несколько интересных закономерностей, которые определенно повлияют на ваше бизнес-решение. Поскольку хорошо нарисованный график говорит за тысячу слов, вы решаете позволить данным представить себя. Однако вы снова сталкиваетесь с множеством библиотек Python. Какую библиотеку визуализации выбрать для своего проекта машинного обучения?..