Python Tutorial

Saiba como validar seus dados com o Great Expectations em Python com este tutorial de ponta a ponta!

O .loc seleciona dados usando nomes de linhas e colunas (rótulos), enquanto o .iloc usa índices numéricos (posições). Saiba como usar ambos com exemplos.

Aprenda os primeiros princípios da otimização da política proximal, incluindo sua implementação no PyTorch com o Gymnasium!

Saiba como detectar multicolinearidade em modelos de regressão usando o fator de inflação de variância (VIF), uma ferramenta de diagnóstico importante. Este tutorial explica como o VIF é calculado, como interpretar seus valores e as técnicas para lidar com o VIF alto para melhorar a confiabilidade da modelagem de regressão.

Saiba como corrigir o SettingWithCopyWarning do Pandas: Um valor está tentando ser definido em uma cópia de uma fatia de um DataFrame.

Aprimore suas visualizações com os mapas de cores do Matplotlib. Aprenda a escolher o mapa de cores correto, ajustar as classes de cores e solucionar problemas comuns de visualização.

Explore como funciona a pesquisa linear e por que ela é ideal para conjuntos de dados pequenos e não classificados. Descubra implementações simples em Python, incluindo métodos iterativos e recursivos, e saiba quando escolher a pesquisa linear em vez de outros algoritmos.

Saiba mais sobre o Snowflake Cortex AI e como ele pode ser usado para LLMs e aprendizado de máquina.

Explore tudo o que você precisa saber sobre como implementar o modelo de saco de palavras em Python.

Descubra os fundamentos da busca em profundidade para navegar em gráficos e árvores. Implemente o DFS em Python usando recursão e iteração, e veja como o DFS se compara à pesquisa de amplitude em primeiro lugar e ao algoritmo de Dijkstra.

Aprenda a modelar e resolver problemas de otimização usando o Pyomo, uma biblioteca Python avançada. Explore exemplos práticos de otimização linear e não linear!

O aprendizado de máquina é complexo e, muitas vezes, difícil de entender. Ao visualizar modelos de aprendizado de máquina, você pode obter um ótimo nível de compreensão do desempenho do modelo e das decisões que o modelo toma ao fazer previsões.