څنګه کولی شو د پانډاس ډیټا چوکاټ په کارولو سره د استخراج شوي څیز معلومات په جدول کې تنظیم کړو؟
د ګوګل ویژن API سره د پرمختللي عکسونو پوهیدو او د څیز کشف کولو شرایطو کې د پانډاس ډیټا چوکاټ په کارولو سره په جدول کې د استخراج شوي څیز معلومات تنظیم کولو لپاره ، موږ کولی شو یو ګام په ګام پروسه تعقیب کړو. لومړی ګام: د اړتیا وړ کتابتونونو واردول لومړی، موږ اړتیا لرو د خپل کار لپاره اړین کتابتونونه وارد کړو. په دې صورت کې،
موږ څنګه څو CSV فایلونه په یو واحد ډیټا فریم کې د کریپټو کارنسي ډیټا لرونکي سره یوځای کړو؟
د ډیری CSV فایلونو یوځای کولو لپاره چې د کریپټو کارنسي ډیټا لري په یو واحد ډیټا فریم کې ، موږ کولی شو په Python کې د پانډاس کتابتون وکاروو. پانډاس د پیاوړې ډیټا لاسوهنې او تحلیل وړتیاوې چمتو کوي ، دا د دې دندې لپاره غوره انتخاب جوړوي. لومړی، موږ اړتیا لرو چې اړین کتابتونونه وارد کړو. موږ به پانډا وارد کړو ترڅو ډیټا اداره کړو او OS ته
د ډیټا چوکاټ څخه فایل ته د معلوماتو لیکلو کې کوم ګامونه شامل دي؟
د ډیټا چوکاټ څخه فایل ته د معلوماتو لیکلو لپاره ، ډیری مرحلې پکې شاملې دي. د ژورې زده کړې، Python او TensorFlow سره د چیټ بوټ جوړولو په شرایطو کې، او د ډیټا روزلو لپاره د ډیټابیس کارولو لپاره، لاندې مرحلې تعقیب کیدی شي: 1. اړین کتابتونونه وارد کړئ: د اړتیا وړ کتابتونونو واردولو سره پیل کړئ.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د ژورې زده کړې ، پایتون ، او ټنسرفلو سره د چیټ بوټ رامینځته کول, د روزنې ډاټا ته ډیټابیس, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه کولی شو د ډیټا چوکاټ کې د وروستي "UNIX" ارزښت ته د "last_unix" متغیر ارزښت تازه کړو؟
د ډیټا چوکاټ کې د وروستي "UNIX" ارزښت ته د "last_unix" متغیر ارزښت تازه کولو لپاره ، موږ کولی شو د Python او Pandas کتابتون په کارولو سره مرحله په مرحله پروسه تعقیب کړو. لومړی، موږ اړتیا لرو چې اړین کتابتونونه وارد کړو. موږ به د پانډا کتابتون د pd په توګه وارد کړو: python پانډا د pd په توګه واردوو بل، موږ اړتیا لرو
څنګه کولی شو د روزنې ډیټا رامینځته کولو لپاره اړین کتابتونونه وارد کړو؟
د Python او TensorFlow په کارولو سره د ژورې زده کړې سره د چیټ بوټ رامینځته کولو لپاره ، دا اړینه ده چې د روزنې ډیټا رامینځته کولو لپاره اړین کتابتونونه وارد کړئ. دا کتابتونونه هغه وسیلې او دندې چمتو کوي چې د معلوماتو دمخه پروسس کولو ، مینځلو او تنظیم کولو لپاره اړین دي په داسې شکل کې چې د چیټ بوټ ماډل روزنې لپاره مناسب وي. د ژورې زده کړې لپاره یو له بنسټیزو کتابتونونو څخه
په دې ټیوټوریل کې به کوم کتابتونونه وکارول شي؟
د کاګل سیالۍ کې د سږو سرطان کشف کولو لپاره د 3D کنولوشنال عصبي شبکو (CNNs) په اړه پدې لوست کې ، موږ به ډیری کتابتونونه وکاروو. دا کتابتونونه د ژورې زده کړې ماډلونو پلي کولو او د طبي عکس العمل ډیټا سره کار کولو لپاره اړین دي. لاندې کتابتونونه به وکارول شي: 1. TensorFlow: TensorFlow د خلاصې سرچینې ژورې زده کړې چوکاټ دی چې رامینځته شوی
د Python په کارولو سره له سکریچ څخه د SVM جوړولو لپاره اړین کتابتونونه کوم دي؟
د Python په کارولو سره د سکریچ څخه د ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) رامینځته کولو لپاره ، ډیری اړین کتابتونونه شتون لري چې کارول کیدی شي. دا کتابتونونه د SVM الګوریتم پلي کولو او د ماشین زده کړې مختلف دندې ترسره کولو لپاره اړین فعالیت چمتو کوي. پدې جامع ځواب کې، موږ به د کلیدي کتابتونونو په اړه بحث وکړو چې د SVM جوړولو لپاره کارول کیدی شي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د ویکتور ماشین ملاتړ, له شروع څخه SVM رامینځته کول, د ازموینې بیاکتنه
کوم اړین کتابتونونه دي چې په Python کې د K نږدې ګاونډیو الګوریتم پلي کولو لپاره واردولو ته اړتیا لري؟
د ماشین زده کړې دندو لپاره په Python کې د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم پلي کولو لپاره، څو کتابتونونه واردولو ته اړتیا لري. دا کتابتونونه اړین وسایل او دندې چمتو کوي ترڅو اړین محاسبې او عملیات په اغیزمنه توګه ترسره کړي. اصلي کتابتونونه چې معمولا د KNN الګوریتم پلي کولو لپاره کارول کیږي NumPy، Pandas، او Scikit-learn دي.
د غوره فټ سلیپ محاسبه کولو لپاره تاسو په پایتون کې کوم ماډلونو ته اړتیا لرئ؟
په پایتون کې د غوره فټ سلیپ محاسبه کولو لپاره ، تاسو اړتیا لرئ څو ماډلونه وارد کړئ چې د خطي ریګریشن ترسره کولو او د غوره فټ لاین سلیپ ټاکلو لپاره اړین فعالیتونه چمتو کوي. په دې ماډلونو کې numpy، pandas، او scikit-learn شامل دي. 1. Numpy: Numpy په Python کې د ساینسي کمپیوټري لپاره یو بنسټیز بسته ده. دا ملاتړ چمتو کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د غوره فټ سلايډ برنامه کول, د ازموینې بیاکتنه
کوم اړین کتابتونونه دي چې په Python کې د ریګریشن تحلیل ترسره کولو لپاره نصبولو ته اړتیا لري؟
په Python کې د راجستریشن تحلیل ترسره کولو لپاره، ډیری اړین کتابتونونه شتون لري چې باید نصب شي. دا کتابتونونه د ریګریشن تحلیلي دندو لپاره اړین وسایل او دندې چمتو کوي. پدې ځواب کې، موږ به هغه کلیدي کتابتونونه وپلټئ چې په Python کې د راجستریشن تحلیل لپاره کارول کیږي او د دوی د فعالیت او غوښتنلیکونو په اړه بحث کوي. 1. NumPy: NumPy یو دی
- 1
- 2