Python Tutorial

Veuillez découvrir comment installer et utiliser Pyright pour la vérification statique des types en Python. Ce guide traite de la configuration, de l'intégration IDE, du dépannage et des cas où il est préférable de choisir Pyright plutôt que Mypy.

Évitez les gradients qui disparaissent et les modèles biaisés. Découvrez comment normaliser les données à l'aide des valeurs min-max et z-score dans Scikit-learn afin d'améliorer les modèles d'apprentissage automatique.

Veuillez apprendre à vérifier votre version de Python dans le terminal, les scripts et les environnements virtuels. Comprenez les problèmes courants et les meilleures pratiques pour Windows, macOS et Linux.

Découvrez des modèles pratiques pour travailler avec des fichiers texte, des journaux et des ensembles de données volumineux dans Python.

Apprenez à mettre en œuvre DBSCAN, comprenez ses paramètres clés et découvrez quand exploiter ses atouts uniques dans vos projets de science des données.

Apprenez l'apprentissage en ensemble avec Python. Ce tutoriel pratique aborde le bagging et le boosting, Random Forest et XGBoost, avec des exemples de code sur un ensemble de données réelles.

Découvrez comment écrire dans des fichiers en Python à l'aide d'outils intégrés, de modèles courants et de bonnes pratiques pour des applications concrètes.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez la classification par arbre de décision, les mesures de sélection d'attributs et comment créer et optimiser un classificateur par arbre de décision à l'aide du package Python Scikit-learn.

Découvrez ce qu'est un fichier exécutable et comment convertir un script Python en fichier .exe à l'aide de PyInstaller, Nuitka et auto-py-to-exe.

Découvrez comment créer et évaluer un classificateur naïf de Bayes à l'aide du package Scikit-learn de Python.

La précision n'est pas suffisante. Apprenez la différence entre la précision et le rappel, comprenez le compromis et choisissez la métrique appropriée pour votre modèle.

Découvrez comment les ensembles figés apportent immuabilité et hachabilité aux collections Python. Veuillez apprendre quand il est préférable de choisir des ensembles figés plutôt que des ensembles classiques.