Hướng dẫn Python

Khám phá framework FastAPI và tìm hiểu cách bạn có thể dùng nó để tạo API trong Python

Học cách trực quan hóa dữ liệu nhiều chiều trong không gian có số chiều thấp hơn bằng kỹ thuật giảm chiều phi tuyến.

Bài viết này trình bày cách và thời điểm sử dụng phân loại k-nearest neighbors với scikit-learn. Tập trung vào khái niệm, quy trình và ví dụ. Chúng tôi cũng đề cập đến các phép đo khoảng cách và cách chọn giá trị k tốt nhất bằng xác thực chéo.

Tìm hiểu cách làm việc với JSON trong Python, bao gồm tuần tự hóa, giải tuần tự, định dạng, tối ưu hiệu năng, xử lý API và hiểu các hạn chế cùng lựa chọn thay thế của JSON.

Hướng dẫn scikit-learn dễ làm theo giúp bạn bắt đầu với học máy bằng Python.

Một hướng dẫn thực hành để xây dựng và tùy chỉnh biểu đồ đường, cột và phân tán trong Matplotlib bằng Python và dữ liệu thị trường chứng khoán thực tế.

Tìm hiểu cách xây dựng và đánh giá Bộ phân loại Naive Bayes bằng gói Scikit-learn của Python.

Tìm hiểu MLE là gì, hiểu nền tảng toán học, xem ví dụ thực tế và khám phá cách triển khai MLE bằng Python.

Tìm hiểu cách join và merge DataFrame trong pandas bằng concat(), merge() và join() với các ví dụ thực tế.

Tìm hiểu cách đọc, ghi và định dạng tệp Excel bằng openpyxl. Khám phá các ví dụ thực tiễn để làm việc với định dạng Excel hiện đại (.xlsx) và các tính năng nâng cao.

Học cách viết mã một AI Cờ ca-rô bất khả chiến bại bằng thuật toán Minimax trong Python. Hướng dẫn này bao gồm lý thuyết, triển khai và tối ưu hóa, phù hợp cho người đam mê AI game.

Tìm hiểu mọi thứ về Mạng nơ-ron Đồ thị, bao gồm GNN là gì, các loại mạng nơ-ron đồ thị khác nhau và chúng được dùng để làm gì. Ngoài ra, học cách xây dựng một Mạng nơ-ron Đồ thị với Pytorch.