Data Science Tutorials

Erforsche sechs wichtige Methoden für die Verkettung von Zeichenketten in Python, indem du anhand von Beispielen die Syntax und die Anwendung der einzelnen Techniken erläuterst.

Beherrsche Exponenten in Python mit verschiedenen Methoden, von eingebauten Funktionen bis hin zu leistungsstarken Bibliotheken wie NumPy, und nutze sie in realen Szenarien, um ein tieferes Verständnis zu erlangen.

Erfahre, was eine ausführbare Datei ist und warum sie nützlich sein kann, und schau dir an, wie du ein Python-Skript mit auto-py-to-exe in eine ausführbare Datei umwandelst.

Lerne, hochdimensionale Daten in einem niedrigdimensionalen Raum mithilfe einer nichtlinearen Dimensionalitätsreduktionstechnik zu visualisieren.

Eine Anleitung für Anfänger, die zeigt, wie man die Git-Befehle Revert und Reset verwendet.

Lerne, wie du mit Python HTTP-Anfragen für die Interaktion mit REST-APIs nutzen kannst. Dieser Leitfaden behandelt GET- und POST-Anfragen, Beispiele und Best Practices für die API-Integration.

Lerne alles über das Verständnis von Python-Wörterbüchern: wie du damit Wörterbücher erstellen kannst, wie du (verschachtelte) for-Schleifen oder Lambda-Funktionen durch map(), filter() und reduce() ersetzen kannst, ...!

In diesem Artikel erfährst du, wie und wann du die Random Forest-Klassifizierung mit scikit-learn verwenden kannst. Der Schwerpunkt liegt auf Konzepten, Arbeitsabläufen und Beispielen. Wir behandeln auch die Verwendung der Konfusionsmatrix und die Bedeutung von Merkmalen.

Führe LLMs lokal aus (Windows, macOS, Linux), indem du diese einfach zu verwendenden LLM-Frameworks nutzt: GPT4All, LM Studio, Jan, llama.cpp, llamafile, Ollama, und NextChat.

Tauche ein in mehrschichtige Perceptrons. Entdecke die Geheimnisse von MLPs beim maschinellen Lernen für fortgeschrittene Mustererkennung, Klassifizierung und Vorhersage.

Lerne, wie du Git PUSH- und PULL-Anfragen über GitHub Desktop und die Kommandozeile durchführst.

Verbessere deine Diagramme in R mit Titeln, Textanmerkungen, Beschriftung von Punkten, kleinen Häkchen, Referenzlinien, benutzerdefinierten Achsen und einer Diagrammlegende.