Hướng dẫn Python

Tìm hiểu mô-đun pickle của Python: khám phá tuần tự hóa, khi nào (không) nên dùng, cách nén đối tượng đã pickle, multiprocessing, và nhiều hơn nữa!

Tìm hiểu về Pip, công cụ mạnh mẽ giúp bạn quản lý đúng cách các gói phân phối trong Python.

Tìm hiểu cách nâng tầm câu chuyện dữ liệu với các shape trong Plotly. Hướng dẫn này cung cấp quy trình toàn diện để thêm và tạo kiểu chú thích trong Python, từ hình chữ nhật và đường cơ bản đến hình học tương tác nâng cao.

Tìm hiểu về định lý gradient chính sách trong RL và cách suy ra nó một cách toán học. Triển khai một thuật toán dựa trên gradient chính sách để giải một môi trường RL đơn giản trong Gymnasium.

Tìm hiểu cách Python có thể hiệu quả hơn Excel, với gói Pandas.

Tìm hiểu cách triển khai và diễn giải đường cong precision-recall trong Python và khám phá cách chọn ngưỡng phù hợp với mục tiêu của bạn.

Độ chính xác là chưa đủ. Tìm hiểu sự khác nhau giữa precision và recall, hiểu sự đánh đổi, và chọn chỉ số phù hợp cho mô hình của bạn.

Phân tích churn nhân sự. Tìm hiểu vì sao nhân viên rời công ty và học cách dự đoán ai sẽ rời đi.

Bài viết này sẽ giải thích tầm quan trọng của tiền xử lý trong quy trình máy học bằng cách xem xét cách đưa về trung tâm và chuẩn hóa có thể cải thiện hiệu năng mô hình.

Khám phá liệu chuẩn hóa tâm và tỷ lệ có giúp mô hình của bạn trong bối cảnh hồi quy logistic hay không.

Bạn có thể tiền xử lý dữ liệu rất kỹ, nhưng điều quan trọng là: mô hình của bạn hoạt động tốt đến mức nào?

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học về và cách lập trình trong Python các phân phối xác suất thường được nhắc đến trong tài liệu học máy.