Как в Python написать функцию: основы и примеры
Функции в Python – это основополагающая часть любого программирования. Они помогают структурировать код, делают его более читабельным, переиспользуемым и поддерживаемым.
Семен Лобачевский
Как создать список в Python и работать с ним: полное руководство для начинающих
Python — один из самых популярных языков программирования, и его простота и удобство использования делают его отличным выбором как для новичков, так и для опытных программистов.
Автоматическая проверка SEO: Как использовать Python для анализа сайта и улучшения поисковой оптимизации
В условиях высокой конкуренции в цифровой среде поисковая оптимизация (SEO) стала неотъемлемой частью любой успешной онлайн-стратегии. Однако проверка всех критериев SEO вручную — трудоемкий процесс, требующий значительных временных ресурсов и внимания к деталям.
Сравнение векторных и графовых баз данных: применение, примеры, плюсы и минусы для поиска данных
Векторные и графовые базы данных представляют особый интерес из-за своих уникальных возможностей и областей применения. В этой статье мы сравним эти два типа баз данных, рассмотрим их применение с примерами, а также перечислим наиболее популярные системы в каждой категории.
Как создать Telegram бота с помощью библиотеки Aiogram 3
Создание Telegram бота стало довольно простым процессом благодаря мощным библиотекам, таким как aiogram. В данной статье мы подробно рассмотрим, как создать бота с использованием библиотеки aiogram 3.
Word2Vec: Подробное руководство с примерами кода
Word2Vec — это одна из самых известных моделей для обучения векторных представлений слов, предложенная в 2013 году командой Google.
Случайные леса (Random Forests)
Случайные леса (Random Forests) — это один из наиболее популярных и мощных алгоритмов машинного обучения, который используется для задач классификации и регрессии. Этот метод основан на объединении множества деревьев решений для улучшения точности и предотвращения переобучения.
Переобучение и недообучение в машинном обучении
Переобучение (overfitting) и недообучение (underfitting) — две ключевые проблемы, с которыми сталкиваются при обучении моделей машинного обучения. Эти явления влияют на способность модели к обобщению данных и точности её предсказаний.
Валидация моделей машинного обучения
Валидация модели — это важнейший этап в процессе разработки машинного обучения, который позволяет оценить её способность к обобщению на новых данных.
Ваша первая модель машинного обучения
Создание первой модели машинного обучения — это захватывающий шаг в изучении этой области. В этом руководстве мы разберем основные этапы построения простой модели на примере библиотеки Scikit-learn, которая предоставляет мощные инструменты для работы с алгоритмами машинного обучения.