Hướng dẫn Python

Hướng dẫn Keras này giới thiệu bạn về học sâu trong Python: học cách tiền xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình, đánh giá và tối ưu mạng nơ-ron.

Tìm hiểu về các thống kê cơ bản cần thiết cho Khoa học Dữ liệu và Machine Learning trong Python.

Khám phá các khái niệm toán học cơ bản cho khoa học dữ liệu và học sâu như vô hướng và vectơ, định thức, phân rã giá trị kỳ dị, và nhiều hơn nữa.

Khám phá những điều cốt yếu của tìm kiếm theo chiều sâu để điều hướng đồ thị và cây. Triển khai DFS trong Python bằng đệ quy và lặp, và xem DFS so với tìm kiếm theo bề rộng và thuật toán Dijkstra như thế nào.

Tìm hiểu tất cả về Dictionary trong Python và tiềm năng của nó. Bạn cũng sẽ học cách tạo tần suất từ bằng Dictionary.

Thuật toán Dijkstra giúp tìm lộ trình ngắn nhất giữa hai điểm trong một mạng, giống như tìm đường nhanh nhất trên bản đồ, bằng cách kiểm tra và cập nhật khoảng cách theo từng bước.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách khám phá các chủ đề ẩn trong tài liệu cho trước bằng Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn trong Python.

Khai mở sức mạnh của hệ thống phân tán có khả năng mở rộng: Hướng dẫn về Ray Framework trong Python

Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý tập dữ liệu mất cân bằng.

Tìm hiểu vì sao cần ghi chép mã và các thực tiễn tốt nhất để thực hiện. Đồng thời, học cách tận dụng mô-đun Pydoc cho mục đích ghi chép.

Khám phá cách mô phỏng vòng lặp "do-while" trong Python với hướng dẫn ngắn gọn của chúng tôi. Đồng thời tìm hiểu cách dùng nó trong các tác vụ khoa học dữ liệu.

Tìm hiểu khái niệm phía sau chuẩn hóa dropout, vì sao cần dùng và cách triển khai bằng PyTorch.