Функции Функции являются важной частью программирования, позволяя нам организовывать и повторно использовать код. В этом уроке мы рассмотрим основы функций в Python и их использование.
Арифметика и переменные В этом уроке мы рассмотрим основы арифметики и переменных в Python. Вы узнаете, как выполнять базовые арифметические операции и работать с переменными для хранения данных.
Использование алгоритмов машинного обучения для классификации текстовых данных Классификация текстовых данных - одна из наиболее распространенных задач в области обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения.
TF-IDF: Как компьютеры понимают важность слов в тексте Сегодня мы поговорим о том, как компьютеры определяют, какие слова в тексте самые важные.
Streamlit - инструмент для быстрого прототипирования Streamlit - это мощный инструмент, который позволяет легко создавать интерактивные приложения для анализа данных и машинного обучения.
Как начать соревнования на Kaggle: Пошаговое руководство с примерами Kaggle — отличная площадка для того, что отточить навыки или применить теорию на практике.
Уменьшение размерности набора данных лиц Сегодня я хочу поделиться с вами своим опытом уменьшения размерности набора данных лиц. Это важная задача в компьютерном зрении и машинном обучении, которая позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных, улучшая производительность моделей и уменьшая затраты на вычисления.
Создание простого телеграм-бота с использованием библиотеки python-telegram-bot Привет! Сегодня я расскажу вам, как создать простого телеграм-бота с использованием библиотеки python-telegram-bot. Эта библиотека значительно упрощает процесс разработки и позволяет быстро настроить и запустить вашего собственного бота.
Кластеризация изображений с использованием scikit-learn Сегодня я хочу поделиться своим опытом в области кластеризации изображений с использованием библиотеки scikit-learn.
Предсказание цен на жилье в Бостоне В этой статье я расскажу о своем опыте создания модели машинного обучения для прогнозирования цен на недвижимость в Бостоне, используя Python и библиотеки машинного обучения.