Как в Python делать веб-скрапинг: пример использования BeautifulSoup

В языке Python существует несколько популярных библиотек для веб-скрапинга, одной из которых является BeautifulSoup. В этой статье мы рассмотрим, как с помощью библиотеки BeautifulSoup можно собирать данные с веб-страниц.

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.

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.