Python Tutorial

Lerne, wie die Softmax-Aktivierungsfunktion Logits in Wahrscheinlichkeiten für die Mehrklassen-Klassifizierung umwandelt. Vergleiche Softmax und Sigmoid und implementiere sie in Python mit TensorFlow und PyTorch.

Erforsche Verteilungen mit starkem Schwanz, auf die traditionelle statistische Methoden nicht anwendbar sind. Entdecke, wie die Cauchy-Verteilung effektiv Phänomene modelliert, bei denen extreme Ereignisse häufiger auftreten als erwartet.

Untersuche die mathematischen Prinzipien hinter Random Walks und erforsche ihre Formen, von eindimensionalen Pfaden bis hin zu verzerrten und gaußschen Modellen. Nutze Python, um herauszufinden, wie diese stochastischen Prozesse reale Phänomene in der Biologie, Physik und Finanzwelt beeinflussen.

Lerne die lineare Regression kennen, ihren Zweck und wie du sie mit der scikit-learn-Bibliothek implementierst. Enthält praktische Beispiele.

In diesem Leitfaden für Anfänger erfährst du, wie Python für Redis verwendet wird.

Wähle die richtige Python-Listenumkehrtechnik zwischen reverse(), slicing, reversed() und list comprehensions. Nutze diese Methoden, um Aufgaben wie Datensortierung und Sequenzabgleich zu bewältigen.

Hier erfährst du alles, was du über die Merge-Sortierung in Python wissen musst und wie du diesen wichtigen Algorithmus zum Sortieren großer Datenbanken implementierst.

Lerne, wie du mit PyTorch Convolutional Neural Networks (CNNs) in Python konstruierst und implementierst.

Entdecke die Feinheiten der negativen Binomialverteilung und ihre Anwendungen. Lerne, wie du Zähldaten effektiv modellieren kannst. Erforsche praktische Beispiele und visuelle Hilfsmittel, um dein Verständnis zu verbessern.

In diesem Python-Tutorial beschäftigst du dich mit der impliziten und expliziten Datentypkonvertierung von primitiven und nicht-primitiven Datenstrukturen mit Hilfe von Codebeispielen!

Lerne das Gradiententheorem in RL kennen und wie man es mathematisch herleitet. Implementiere einen Algorithmus, der auf Policy-Gradienten basiert, um eine einfache RL-Umgebung im Gymnasium zu lösen.

In diesem Lernprogramm lernst du, wie du Zeichenketten annähernd zuordnen kannst und wie ähnlich sie sind, indem du verschiedene Beispiele durchgehst.