Tutorial de Python

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.

Descubra como o otimizador AdamW melhora o desempenho do modelo ao desacoplar o decaimento do peso das atualizações de gradiente. Este tutorial explica as principais diferenças entre o Adam e o AdamW, seus casos de uso e fornece um guia passo a passo para você implementar o AdamW no PyTorch.

Aprenda sobre a formatação de strings em Python.

O bloco if __name__ == "__main__" em Python permite que você defina o código que será executado somente quando o arquivo for executado diretamente como um script, mas não quando for importado como um módulo em outro script.

O Python dlt é uma ótima opção para engenheiros de dados que desejam mover dados com rapidez e confiança. Ele se integra a praticamente qualquer origem e destino e permite que você escreva seus pipelines ELT/ETL rapidamente. Este tutorial mostra a você como controlar cada etapa do pipeline e trabalhar com arquivos locais, nuvem, bancos de dados e APIs REST.

Explore os tipos de modelos de equações estruturais. Aprenda a fazer suposições teóricas, criar um modelo hipotético, avaliar a adequação do modelo e interpretar os resultados da modelagem de equações estruturais.

Use color_palette() para separação categórica clara, cubehelix_palette() para dados sequenciais graduais e diverging_palette() para divergência clara de um ponto médio.

Descubra o significado da distribuição gaussiana, sua relação com o teorema do limite central e suas aplicações no mundo real em aprendizado de máquina e testes de hipóteses.

Saiba como o Python gerencia automaticamente a memória com contagem de referência e coleta de lixo geracional e entenda como controlar manualmente a coleta de lixo usando o módulo gc.

Explore como a distância euclidiana une a geometria antiga e os algoritmos modernos, com exemplos de codificação em Python e R, e aprenda sobre suas aplicações em ciência de dados, aprendizado de máquina e análise espacial.

Descubra o algoritmo de clustering de deslocamento médio, suas vantagens, aplicações no mundo real e a implementação passo a passo em Python. Compare-o com o K-means para entender as principais diferenças.

Uma média winsorizada reduz a influência de outliers limitando os valores extremos a percentis específicos, preservando a estrutura geral do conjunto de dados. Continue lendo para saber como calcular a média winsorizada usando Python para praticar.