Tutoriels de science des données

XLOOKUP() effectue des recherches dans toutes les directions, utilise par défaut des correspondances exactes et dispose d'une gestion intégrée des erreurs, tandis que VLOOKUP() n'effectue des recherches qu'à droite et nécessite une indexation manuelle des colonnes.

Découvrez le fonctionnement de la validation croisée K-Fold ainsi que ses avantages et inconvénients. Découvrez comment mettre en œuvre la validation croisée K-Fold en Python avec scikit-learn.

Une introduction aux packages R basée sur 11 des questions les plus fréquemment posées par les utilisateurs.

Un tutoriel scikit-learn facile à suivre qui vous aidera à vous lancer dans l'apprentissage automatique en Python.

La quadrature du cercle en Python est facile à réaliser : Utilisez l'opérateur ** intégré ou essayez NumPy, pow(), math.pow(), les opérateurs bitwise et d'autres fonctions pour des solutions plus polyvalentes.

Découvrez le formatage des chaînes de caractères en Python.

Obtenez un guide étape par étape sur la façon d'installer Python et de l'utiliser pour les fonctions de base de la science des données.

Découvrez le modèle d'apprentissage profond le plus populaire, le RNN, et bénéficiez d'une expérience pratique en construisant un prédicteur du cours de l'action MasterCard.

Apprenez à effectuer une analyse exploratoire des données pour le traitement du langage naturel à l'aide de WordCloud en Python.

Apprenez à créer des applications d'IA en temps réel avec l'API temps réel d'OpenAI. Ce tutoriel couvre les WebSockets, la configuration de Node.js, la messagerie texte/audio, l'appel de fonctions et le déploiement d'une démo d'assistant vocal React.

Apprenez à déposer des colonnes dans un DataFrame pandas.

Découvrez les systèmes immunitaires artificiels (SIA) et comment ils peuvent être mis en œuvre en Python pour des tâches telles que la détection d'anomalies et l'optimisation.