БОЛЬШЕ СВОИХ СОСЕДЕЙ PYTHON

Python является одним из самых популярных языков программирования, и многие хотели бы выделиться и быть лучше своих коллег и конкурентов. Одним из способов достичь этого - это не только изучить язык, но также изучить его экосистему и научиться использовать различные библиотеки и фреймворки.

Например, одной из самых широко используемых библиотек является NumPy. Она предоставляет эффективные вычислительные возможности для работы с множественными массивами данных, что особенно полезно для работы в области научных и инженерных исследований.

Другой популярной библиотекой является Pandas, которая предоставляет функциональность для работы с очень большими наборами данных и представления их в удобном формате для анализа и визуализации.

Для создания веб-приложений, Flask остается одной из самых популярных библиотек, позволяющей создавать простые и сложные веб-приложения с несколькими функциями.

Наконец, TensorFlow - это мощная библиотека для создания и обучения нейронных сетей. Он может использоваться для многих различных задач, от классификации изображений до обработки естественного языка и генерации текста.

import numpy as np
import pandas as pd
from flask import Flask

Алгоритм k-ближайших соседей // Основы машинного обучения

ПИТОНТЬЮТОР Занятие 7 Больше предыдущего

ПИТОНТЬЮТОР Занятие 7 Больше своих соседей

18 Цикл while Python

Алгоритм машинного обучения k-NN на Python за 8 минут

ПИТОНТЬЮТОР Занятие 7 Соседи одного знака

Метод К-Ближайших Соседей (KNN) -- Введение в Машинное Обучение и Data Science

Python с нуля. Списки (массивы). Python для ЕГЭ по информатике. Решение задач с сайта Питонтьютор

BLGPG-F069CC7EA3D0-24-11-23-23

Новые материалы: