Hướng dẫn Python

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về Môi trường ảo và hai cách khác nhau để tạo nó.

Học máy phức tạp và thường khó nắm bắt. Bằng cách trực quan hóa các mô hình học máy, bạn có thể đạt được mức hiểu biết cao về hiệu năng mô hình và các quyết định mô hình đưa ra khi dự đoán.

Tìm hiểu cách bạn có thể dùng Python để mở rộng khả năng trực quan hóa dữ liệu của Tableau.

Tìm hiểu các kiến thức cơ bản về phát triển web bằng Django để xây dựng ứng dụng blog có chức năng CRUD (Create, Read, Update, Delete).

Học cách thu thập tiểu thuyết trên web và vẽ phân phối tần suất từ; Bạn sẽ rèn luyện với các gói Python requests, BeautifulSoup và nltk.

Tìm hiểu khái niệm thống kê thiết yếu giúp gán trọng số phù hợp cho các điểm dữ liệu khác nhau. Hướng dẫn toàn diện này bao quát từ phép tính cơ bản đến ứng dụng thực tế trong tài chính, học thuật và phân tích dữ liệu, kèm ví dụ thực hành trong Excel và Python.

Boosting cải thiện hiệu năng machine learning bằng cách tuần tự sửa lỗi và kết hợp các bộ học yếu thành bộ dự đoán mạnh.

Trung bình winsorized giảm ảnh hưởng của các giá trị ngoại lai bằng cách chặn các giá trị cực đoan ở những phân vị cụ thể, đồng thời vẫn giữ nguyên cấu trúc tổng thể của bộ dữ liệu. Đọc tiếp để học cách tính trung bình winsorized bằng Python qua thực hành.

Học cách thực hiện Phân tích Khám phá Dữ liệu cho Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên bằng WordCloud trong Python.

Tìm hiểu quản lý bộ nhớ trong Python với các kỹ thuật nâng cao để viết lớp tối ưu bộ nhớ. Khám phá các bài tập thực hành để đạt hiệu năng tối ưu.

Tìm hiểu các khía cạnh nâng cao của quản lý tài nguyên trong Python bằng cách nắm vững cách viết context manager tùy chỉnh.

Từ khóa yield trong Python biến một hàm thông thường thành generator, tạo ra chuỗi giá trị theo yêu cầu thay vì tính toàn bộ cùng lúc.