Résumé Python

J'ai beaucoup appris, alors je vais mettre tout ça ensemble.

Code Python

Les bases de Python

Principes de base de Python ① Principes de base de Python ② Principes de base de Python ③

Numpy

Application de Python: Numpy Partie 1: Basique Application de Python: Numpy Partie 2: Tableau unidimensionnel Application de Python: Numpy Partie 3: Double tableau

Pandas

Application de Python: Pandas Partie 1: Basique Application de Python: Pandas Partie 2: Série Application de Python: Pandas Partie 3: Dataframe Application de Python: Pandas Partie 4: Concaténation et combinaison de DataFrames

Gestion des données Python

Visualisation de données

Application de Python: visualisation des données partie 1: Basique Application de Python: visualisation des données, partie 2: matplotlib Application de Python: visualisation des données, partie 3: divers graphiques

Nettoyage des données

Application of Python: Data Cleansing Part 1: Python Notation Application de Python: Nettoyage des données, partie 2: Nettoyage des données à l'aide de DataFrame Application of Python: Data Cleansing Part 3: Use of OpenCV and Preprocessing of Image Data

Le traitement des données

Application Python: Traitement des données Partie 1: Formatage des données et entrée / sortie de fichier Application de Python: traitement des données, partie 2: analyse de divers formats de données Application de Python: traitement des données, partie 3: format des données

Apprentissage automatique

Présentation de l'apprentissage automatique

Introduction à l'apprentissage automatique Flux d'apprentissage automatique Indice d'évaluation des performances

Apprendre avec un enseignant

Python: Apprentissage supervisé (retour) Python: Application de l'apprentissage supervisé (retour) Python: Apprentissage supervisé (classification) Python: Apprentissage supervisé: Hyper Parameter Part 1 Python: Apprentissage supervisé: Hyper Parameter Part 2

Apprendre sans professeur

Python: Apprentissage non supervisé: principes de base Python: apprentissage non supervisé: clustering non hiérarchique Python: apprentissage non supervisé: analyse principale

Analyse des séries chronologiques

Python: Analyse des séries temporelles Python: Time Series Analysis: Constantity, ARMA / ARIMA Model Python: Analyse des séries chronologiques: prétraitement des données des séries chronologiques Python: Analyse des séries temporelles: création d'un modèle SARIMA

Prétraitement de l'apprentissage automatique

Python: prétraitement dans l'apprentissage automatique: présentation Python: prétraitement dans l'apprentissage automatique: acquisition de données Python: prétraitement dans l'apprentissage automatique: gestion des données manquantes / aberrantes / déséquilibrées Python: prétraitement dans l'apprentissage automatique: transformation des données

L'apprentissage en profondeur

Python: pratique du Deep Learning Python: Tuning Deep Learning

Prédiction de survie des navires

Python: prévision de survie des navires, partie 1 Python: prévision de survie des navires, partie 2 Python: prévision de survie des navires, partie 3

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