Python ट्यूटोरियल

Python pickle मॉड्यूल के बारे में जानें: सीरियलाइज़ेशन, इसे कब (न) उपयोग करना है, पिकिल्ड ऑब्जेक्ट्स को कैसे कंप्रेस करें, multiprocessing, और बहुत कुछ!

Pip के बारे में जानें—Python में डिस्ट्रीब्यूशन पैकेजों को ठीक से मैनेज करने में मदद करने वाला एक शक्तिशाली टूल।

Windows, macOS और Linux पर Pip और Python को अपग्रेड करने के लिए हमारी चरण-दर-चरण निर्देश पढ़ें। अपने वातावरण को अद्यतन और अनुकूल रखिए।

Plotly आकृतियों के साथ अपनी डेटा स्टोरीटेलिंग को ऊँचाई दें। यह गाइड Python में बुनियादी आयतों और रेखाओं से लेकर उन्नत इंटरैक्टिव ज्यामितियों तक, एनोटेशन जोड़ने और स्टाइल करने का व्यापक वॉकथ्रू प्रदान करता है।

जानें कि Pandas पैकेज के साथ Python, Excel से अधिक प्रभावी रूप से कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है।

जानें कि Python में प्रिसिजन–रिकॉल कर्व्स को कैसे लागू और व्याख्यायित करें, और अपने उद्देश्य के अनुसार सही थ्रेशहोल्ड कैसे चुनें।

सिर्फ़ एक्यूरेसी पर्याप्त नहीं है। प्रिसिजन और रिकॉल में अंतर समझें, उनके संतुलन को जानें, और अपने मॉडल के लिए सही मीट्रिक चुनें।

कर्मचारी churn का विश्लेषण करें। जानें कि कर्मचारी कंपनी क्यों छोड़ रहे हैं, और यह भी सीखें कि कौन कंपनी छोड़ेगा इसका पूर्वानुमान कैसे लगाएँ।

यह लेख बताएगा कि मशीन लर्निंग पाइपलाइन में प्रीप्रोसेसिंग क्यों महत्वपूर्ण है, और कैसे सेंट्रिंग व स्केलिंग मॉडल के प्रदर्शन में सुधार कर सकती हैं।

जानें कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन सेटिंग में सेंटरिंग और स्केलिंग आपके मॉडल की मदद करती हैं या नहीं।

आप अपने डेटा को जितना चाहे प्रीप्रोसेस करें, पर असली कसौटी यही है: आपका मॉडल अंततः कितना अच्छा प्रदर्शन करता है?

PCA के बारे में जानें और यह कैसे दो लोकप्रिय डेटासेट्स—Breast Cancer और CIFAR-10—का उपयोग करके बिना किसी सुपरविज़न के डेटा से जानकारी निकालने में काम आ सकता है।