Em çawa dikarin bi karanîna çarçoweya daneya pandas agahdariya tiştê hatî derxistin bi rengek tabloyek organîze bikin?
Ji bo organîzekirina agahdariya tiştên hatî derxistin bi rengek tabloyek bi karanîna çarçoweya daneya pandayan di çarçoweya Têgihîştina Wêneyên Pêşkeftî û Tespîtkirina Objektê de bi API-ya Google Vision re, em dikarin pêvajoyek gav-gav bişopînin. Gav 1: Importkirina Pirtûkxaneyên Pêwîst Pêşî, pêdivî ye ku em pirtûkxaneyên pêwîst ji bo peywira xwe îtxal bikin. Di vê rewşê de,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Fêmkirina wêneyên pêşkeftî, Dîtina tiştan, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa dikarin gelek pelên CSV yên ku daneyên diravê krîptoyê di nav DataFrameyek yekane de dihewînin yek?
Ji bo ku gelek pelên CSV yên ku daneya diravê krîptoyê di nav yek DataFrame de hene bikin yek, em dikarin pirtûkxaneya pandayan a li Python bikar bînin. Pandas kapasîteyên manîpulasyon û analîzkirina daneya hêzdar peyda dike, ku ew ji bo vî karî vebijarkek îdeal dike. Pêşîn, pêdivî ye ku em pirtûkxaneyên pêwîst derxînin. Em ê pandayan derxînin da ku daneyan û OS-ê bi dest bixin
Di nivîsandina daneyan de ji çarçoweya daneyê berbi pelê de gavên ku tê de hene çi ne?
Ji bo nivîsandina daneyan ji çarçoveyek daneyê li pelek, çend gav hene. Di çarçoveya afirandina chatbotek bi fêrbûna kûr, Python, û TensorFlow, û karanîna databasek ji bo perwerdekirina daneyan, gavên jêrîn dikarin werin şopandin: 1. Pirtûkxaneyên pêwîst derxînin: Bi anîna pirtûkxaneyên pêwîst dest pê bikin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Afirandina chatbotek bi fêrbûna kûr, Python, û TensorFlow, Databasa daneyên perwerdehiyê, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa dikarin nirxa guhêrbara "last_unix" bi nirxa "UNIX"a dawî ya di çarçoveya daneyê de nûve bikin?
Ji bo nûvekirina nirxa guhêrbar "last_unix" bi nirxa "UNIX"a paşîn a di çarçoveya daneyê de, em dikarin pêvajoyek gav-gav bi karanîna Python û pirtûkxaneya Pandas bişopînin. Pêşîn, pêdivî ye ku em pirtûkxaneyên pêwîst derxînin. Em ê pirtûkxaneya Pandas-ê wekî PD-yê derxînin: python pandayan wekî pd derdixe Piştre, em hewce ne
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Afirandina chatbotek bi fêrbûna kûr, Python, û TensorFlow, Databasa daneyên perwerdehiyê, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa dikarin pirtûkxaneyên pêwîst ji bo afirandina daneyên perwerdehiyê derxînin?
Ji bo afirandina chatbotek bi fêrbûna kûr bi karanîna Python û TensorFlow, pêdivî ye ku ji bo afirandina daneyên perwerdehiyê pirtûkxaneyên pêwîst derxînin. Van pirtûkxane amûr û fonksiyonên ku ji bo pêşdibistanê, manîpulekirin û birêxistinkirina daneyan di formek guncan de ji bo perwerdekirina modelek chatbot hewce ne peyda dikin. Yek ji pirtûkxaneyên bingehîn ji bo fêrbûna kûr
Di vê tutoriyê de dê kîjan pirtûkxane werin bikar anîn?
Di vê dersê de li ser torên neuralî yên konvolutional 3D (CNN) ji bo tespîtkirina kansera pişikê di pêşbaziya Kaggle de, em ê gelek pirtûkxane bikar bînin. Van pirtûkxane ji bo pêkanîna modelên fêrbûna kûr û xebata bi daneyên wênekêşiya bijîjkî re girîng in. Pirtûkxaneyên jêrîn dê werin bikar anîn: 1. TensorFlow: TensorFlow çarçoveyek fêrbûna kûr-çavkaniya vekirî ya populer e ku hatî pêşve xistin.
Pirtûkxaneyên pêwîst ji bo afirandina SVM-ek ji nû ve bi karanîna Python çi ne?
Ji bo afirandina makîneyek vektorê piştgirî (SVM) ji nû ve bi karanîna Python, çend pirtûkxaneyên pêwîst hene ku dikarin werin bikar anîn. Van pirtûkxane ji bo pêkanîna algorîtmayek SVM û pêkanîna karên cihêreng ên fêrbûna makîneyê fonksiyonên pêwîst peyda dikin. Di vê bersiva berfireh de, em ê pirtûkxaneyên sereke yên ku dikarin ji bo afirandina SVM-ê bikar bînin nîqaş bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Afirandina SVM ji sifirê, Nirxandina îmtîhanê
Pirtûkxaneyên pêwîst ên ku ji bo bicihanîna algorîtmaya K-ya cîranên herî nêzîk li Python-ê hewce ne ku werin derxistin çi ne?
Ji bo ku algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) li Python-ê ji bo peywirên fêrbûna makîneyê were bicîh kirin, pêdivî ye ku çend pirtûkxane werin îtxal kirin. Van pirtûkxane amûr û fonksiyonên pêwîst peyda dikin da ku hesab û operasyonên pêwîst bi bandor pêk bînin. Pirtûkxaneyên sereke yên ku bi gelemperî ji bo pêkanîna algorîtmaya KNN têne bikar anîn NumPy, Pandas, û Scikit-learn in.
Hûn hewce ne ku hûn kîjan modulan li Python-ê îtxal bikin da ku lingê herî xweş hesab bikin?
Ji bo ku hûn di Python-ê de şibaka herî baş bihesibînin, hûn ê hewce bikin ku çend modulên ku fonksiyonên pêwîst ji bo pêkanîna regresyona xêzikî peyda dikin û destnîşankirina xêza rêza herî baş a guncan peyda dikin. Van modulan numpy, panda, û scikit-learn hene. 1. Numpy: Numpy ji bo hesabkirina zanistî ya li Python pakêtek bingehîn e. Ew piştgirî dide
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Bernameya şemitoka fit a çêtirîn, Nirxandina îmtîhanê
Pirtûkxaneyên pêwîst ên ku hewce ne ku werin saz kirin ji bo pêkanîna analîza regresyonê li Python çi ne?
Ji bo pêkanîna analîza regresyonê li Python, çend pirtûkxaneyên pêwîst hene ku divê werin saz kirin. Van pirtûkxane amûr û fonksiyonên bingehîn ên ku ji bo karên analîza regresyonê hewce ne peyda dikin. Di vê bersivê de, em ê pirtûkxaneyên sereke yên ku di Python-ê de ji bo analîzkirina regresyonê têne bikar anîn vekolînin û li ser fonksiyon û serîlêdanên wan nîqaş bikin. 1. NumPy: NumPy a
- 1
- 2