Tutorial de Python

Aprende a crear atractivos mapas térmicos Seaborn

Aprende a modelar y resolver problemas de optimización utilizando Pyomo, una potente biblioteca de Python. ¡Explora ejemplos prácticos de optimización lineal y no lineal!

El aprendizaje automático es complejo y a menudo difícil de entender. Al visualizar los modelos de aprendizaje automático, puedes obtener un gran nivel de comprensión del rendimiento del modelo y de las decisiones que toma al hacer predicciones.

Descubre cómo el optimizador AdamW mejora el rendimiento del modelo desacoplando el decaimiento del peso de las actualizaciones del gradiente. Este tutorial explica las principales diferencias entre Adam y AdamW, sus casos de uso y proporciona una guía paso a paso para implementar AdamW en PyTorch.

Python dlt es una gran elección para los ingenieros de datos que quieren mover datos con rapidez y confianza. Se integra con casi cualquier fuente y destino y te permite escribir rápidamente tus pipelines ELT/ETL. Este tutorial te muestra cómo controlar cada paso del pipeline y trabajar con archivos locales, la nube, bases de datos y APIs REST.

Explora los tipos de modelos de ecuaciones estructurales. Aprende a hacer suposiciones teóricas, construir un modelo hipotético, evaluar el ajuste del modelo e interpretar los resultados en el modelado de ecuaciones estructurales.

Utiliza color_palette() para una separación categórica clara, cubehelix_palette() para datos secuenciales graduales, y diverging_palette() para una divergencia clara respecto a un punto medio.

Descubre el significado de la distribución de Gauss, su relación con el teorema del límite central y sus aplicaciones reales en el aprendizaje automático y la comprobación de hipótesis.

Aprende cómo Python gestiona automáticamente la memoria con el recuento de referencias y la recolección generacional de basura, y comprende cómo controlar manualmente la recolección de basura utilizando el módulo gc.

Explora cómo la distancia euclidiana tiende puentes entre la geometría antigua y los algoritmos modernos, con ejemplos de codificación en Python y R, y conoce sus aplicaciones en la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el análisis espacial.

Descubre el algoritmo de agrupación por desplazamiento medio, sus ventajas, sus aplicaciones en el mundo real y su implementación paso a paso en Python. Compáralo con K-means para comprender las diferencias clave.

Una media winsorizada reduce la influencia de los valores atípicos al limitar los valores extremos a percentiles específicos, preservando la estructura general del conjunto de datos. Sigue leyendo para aprender a calcular la media winsorizada utilizando Python para practicar.