Рубрики
Без рубрики

Этикетка, кодировка в Python – быстрое руководство!

Здравствуйте, читатели! В этой статье мы будем сосредоточиться на лейбке, кодирующемся в Python.

Рубрики
Без рубрики

Логистическая регрессия – простая практическая реализация

Здравствуйте, читатели! В этой статье мы будем сосредоточены на практической реализации логистической регрессии в Python.

Рубрики
Без рубрики

Немейте пропущенные значения данных в Python – 3 простых способа!

Привет, народ! В этой статье мы будем сосредоточены на 3 важных методах для вменяемости отсутствующих значений данных в Python.

Рубрики
Без рубрики

Как загрузить и построить DataSet Mnist в Python?

Это руководство покрывает шаг, чтобы загрузить набор данных Mnist в Python. DataSet Mnist – это большая база данных рукописных цифр. Это обычно используется для обучения

Рубрики
Без рубрики

KNN в Python – простая практическая реализация

Здравствуйте, читатели! В этой статье мы будем сосредоточены на понимании и внедрении КНН в Python.

Рубрики
Без рубрики

Понимание Нан в Numpy и Pandas

Нан короткая для не числа. Он используется для представления записей, которые не определены. Он также используется для представления отсутствующих значений в наборе данных.

Рубрики
Без рубрики

Линейная регрессия в Python с помощью Scikit-Learn

Автор оригинала: Scott Robinson. Линейная регрессия в Python с помощью Scikit-Learn Существует два типа алгоритмов контролируемого машинного обучения: регрессия и классификация. Первый предсказывает непрерывные выходы значений, в то время как второй предсказывает дискретные выходы. Например, предсказание цены дома в долларах-это проблема регрессии, тогда как предсказание того, является ли опухоль злокачественной или доброкачественной, – это проблема […]

Рубрики
Без рубрики

Как очистить данные в Python?

Эй, товарищ ученик! Сегодня в этом уроке мы узнаем, как очистить данные в Python и почему это важно.

Рубрики
Без рубрики

Создание фиктивных переменных в Python

Здравствуйте, читатели! В этой статье мы будем пониматься, создавая фиктивные переменные в Python.

Рубрики
Без рубрики

Tensorflow 2.0: Решение задач классификации и регрессии

Tensorflow 2.0 представил некоторые изрядные новые функции. Среди них теперь он по умолчанию использует API Keras для классификации и регрессии. В этой статье мы рассмотрим эти классические задачи ML с использованием Tensorflow 2.0.