เมื่อต้องการค้นหารากที่สามของค่า สามารถใช้ฟังก์ชันที่มีอยู่ในไลบรารี SciPy ได้ ไวยากรณ์ของฟังก์ชัน cbrt scipy.special.cbrt(x) x คือพารามิเตอร์ที่ส่งผ่านไปยังฟังก์ชัน cbrt ที่มีอยู่ในคลาส พิเศษ ของไลบรารี SciPy นี่คือตัวอย่าง − ตัวอย่าง from scipy.special import cbrt my_cb = cbrt([27, 89]) print(&q

ให้เราเข้าใจว่าโครงสร้างข้อมูลชุดข้อมูลสามารถสร้างโดยใช้พจนานุกรมได้อย่างไร เช่นเดียวกับการระบุค่าดัชนี เช่น ค่าดัชนีที่กำหนดเองให้กับชุดข้อมูล พจนานุกรมคือโครงสร้างข้อมูล Python ที่มีโครงสร้างประเภทการจับคู่คีย์และค่า ตัวอย่าง import pandas as pd my_data = {'ab' : 11., 'mn' : 15.,

ความสามารถในการจัดทำดัชนีองค์ประกอบและเข้าถึงองค์ประกอบโดยใช้ค่าดัชนีตำแหน่งมีจุดประสงค์ที่ดีเมื่อเราต้องการเข้าถึงค่าเฉพาะ ให้เราดูว่าโครงสร้างข้อมูลอนุกรมสามารถจัดทำดัชนีเพื่อรับค่าจากดัชนีเฉพาะได้อย่างไร ตัวอย่าง import pandas as pd my_data = [34, 56, 78, 90, 123, 45] my_index = ['ab', &

ก่อนหน้านี้เราใช้การแบ่งส่วนด้วยความช่วยเหลือของตัวดำเนินการ : ซึ่งใช้ในกรณีของการแยกองค์ประกอบ n ด้านบนออกจากโครงสร้างแบบอนุกรม ช่วยกำหนดช่วงให้กับองค์ประกอบชุดข้อมูลที่จะแสดงในภายหลัง เรามาดูตัวอย่างกัน − ตัวอย่าง import pandas as pd my_data = [34, 56, 78, 90, 123, 45] my_index = ['ab', &

เวกเตอร์ Eigen และค่า Eigen พบการใช้งานในหลายสถานการณ์ คำว่า Eigen ในภาษาเยอรมันหมายถึง เป็นเจ้าของ หรือ ทั่วไป เวกเตอร์ Eigen เรียกอีกอย่างว่า เวกเตอร์ลักษณะ สมมติว่าเราจำเป็นต้องทำการแปลงในชุดข้อมูล แต่เงื่อนไขที่กำหนดคือทิศทางของข้อมูลในชุดข้อมูลไม่ควรเปลี่ยนแปลง นี่คือเวลาที่สามารถใช้เวกเตอร์ Ei

Discrete Fourier Transform หรือ DFT เป็นเทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่ช่วยในการแปลงข้อมูลเชิงพื้นที่เป็นข้อมูลความถี่ Fast Fourier Transformation หรือ FTT เป็นอัลกอริทึมที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อคำนวณ Discrete Fourier Transformation ของข้อมูลเชิงพื้นที่ ข้อมูลเชิงพื้นที่มักจะอยู่ในรูปแบบของอาร์เรย์หลายมิติ

การหาค่าต่ำสุดของฟังก์ชันสเกลาร์เป็นปัญหาการปรับให้เหมาะสม ปัญหาการปรับให้เหมาะสมช่วยปรับปรุงคุณภาพของโซลูชัน จึงให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นด้วยประสิทธิภาพที่สูงขึ้น ปัญหาการปรับให้เหมาะสมยังใช้สำหรับการปรับให้พอดีส่วนโค้ง การปรับรูท และอื่นๆ เรามาดูตัวอย่างกัน − ตัวอย่าง import matplotlib.pyplot as plt fr

ห้องสมุด SciPy สามารถใช้ในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพสูง อัลกอริธึม Nelder-Mead เรียกอีกอย่างว่าอัลกอริธึมการค้นหาอย่างง่าย ถือว่าเป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่ดีที่สุดที่สามารถใช้ในการแก้ปัญหาการประมาณค่าพารามิเตอร์และปัญหาทางสถิติได้ เกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริธึมนี้ใ

Scikit-learn หรือที่เรียกกันทั่วไปว่า sklearn เป็นไลบรารี่ใน Python ที่ใช้สำหรับวัตถุประสงค์ในการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นห้องสมุดโอเพ่นซอร์สจึงสามารถใช้งานได้ฟรี มีประสิทธิภาพและแข็งแกร่ง เนื่องจากมีเครื่องมือมากมายสำหรับสร้างแบบจำลองทางสถิติ ซึ่งรวมถึงการจัดประเภท การถดถอย การจัดกลุ

Scikit-learn หรือที่เรียกกันทั่วไปว่า sklearn เป็นไลบรารีโอเพนซอร์ซใน Python ที่ใช้สำหรับวัตถุประสงค์ในการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งรวมถึงการจัดประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม การลดขนาด และอื่นๆ อีกมากมายด้วยความช่วยเหลือจากอินเทอร์เฟซที่ทรงพลังและเสถียรใน Python ไลบรารีนี้สร้างขึ้นบนไลบรา

การแสดงข้อมูลเป็นภาพเป็นขั้นตอนที่สำคัญ เนื่องจากช่วยให้เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในข้อมูลโดยไม่ต้องดูตัวเลขจริงๆ และทำการคำนวณที่ซับซ้อน Seaborn เป็นห้องสมุดที่ช่วยในการแสดงข้อมูล มันมาพร้อมกับธีมที่ปรับแต่งเองและอินเทอร์เฟซระดับสูง การประมาณความหนาแน่นของเคอร์เนลหรือที่เรียกว่า KDE เป็นวิธีการที่สามาร

ข้อมูลที่มีจำนวนมากจำเป็นต้องได้รับการจัดการอย่างเหมาะสม นี่คือเหตุผลที่ใช้คอมพิวเตอร์ที่มีความจุสูง การคำนวณทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิคของชุดข้อมูลขนาดใหญ่สามารถทำได้โดยใช้ไลบรารีใน Python ที่เรียกว่า SciPy SciPy ย่อมาจาก Scientific Python ไลบรารี Numpy ใน Python เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับ SciPy เ

การแสดงข้อมูลเป็นภาพเป็นขั้นตอนที่สำคัญ เนื่องจากช่วยให้เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในข้อมูลโดยไม่ต้องดูตัวเลขจริงๆ และทำการคำนวณที่ซับซ้อน Seaborn เป็นห้องสมุดที่ช่วยในการแสดงข้อมูล มันมาพร้อมกับธีมที่ปรับแต่งเองและอินเทอร์เฟซระดับสูง แผนภูมิกระจายทั่วไป ฮิสโทแกรม ฯลฯ ไม่สามารถใช้เมื่อตัวแปรที่ต้องทำงานด

Scikit-learn หรือที่เรียกกันทั่วไปว่า sklearn เป็นไลบรารี่ใน Python ที่ใช้สำหรับวัตถุประสงค์ในการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง มีประสิทธิภาพและแข็งแกร่ง เนื่องจากมีเครื่องมือมากมายสำหรับสร้างแบบจำลองทางสถิติ ซึ่งรวมถึงการจัดประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม การลดขนาด และอื่นๆ อีกมากมายด้วยความช่วยเห

โครงสร้างการตัดสินใจเป็นหน่วยการสร้างพื้นฐานของอัลกอริธึมฟอเรสต์แบบสุ่ม ถือว่าเป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในการเรียนรู้ของเครื่องและใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการจัดหมวดหมู่ การตัดสินใจที่กำหนดโดยแผนผังการตัดสินใจสามารถใช้เพื่ออธิบายว่าทำไมจึงมีการคาดการณ์บางอย่าง ซึ่งหมายความว่ากระบวน

ข้อมูลก่อนการประมวลผลหมายถึงการล้างข้อมูล การลบข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง สัญญาณรบกวน การแทนที่ข้อมูลด้วยค่าที่เกี่ยวข้อง และอื่นๆ โดยทั่วไปการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าหมายถึงงานในการรวบรวมข้อมูลทั้งหมด (ซึ่งรวบรวมจากแหล่งข้อมูลต่างๆ หรือทรัพยากรเดียว) ในรูปแบบทั่วไปหรือเป็นชุดข้อมูลเดียวกัน (ขึ้นอยู่กับประเ

การปรับขนาดคุณลักษณะเป็นขั้นตอนสำคัญในขั้นตอนก่อนการประมวลผลข้อมูลในการสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยปรับข้อมูลให้เป็นปกติภายในช่วงที่กำหนด ในบางครั้ง ยังช่วยเพิ่มความเร็วในการคำนวณโดยเครื่องอีกด้วย เหตุใดจึงจำเป็น ข้อมูลที่ป้อนไปยังอัลกอริธึมการเรียนรู้เนื่องจากอินพุตควรมีความสอดคล้องแ

กระบวนการแปลงช่วงของค่าเป็นช่วงค่ามาตรฐานเรียกว่านอร์มัลไลเซชัน ค่าเหล่านี้อาจอยู่ระหว่าง -1 ถึง +1 หรือ 0 ถึง 1 ข้อมูลสามารถทำให้เป็นมาตรฐานได้โดยใช้การลบและการหารด้วย ข้อมูลที่ป้อนไปยังอัลกอริธึมการเรียนรู้เนื่องจากอินพุตควรมีความสอดคล้องและมีโครงสร้าง คุณลักษณะทั้งหมดของข้อมูลที่ป้อนควรอยู่ในระด

ค่าดีเทอร์มิแนนต์สามารถคำนวณได้ในเมทริกซ์หรืออาร์เรย์ที่มีมากกว่าหนึ่งมิติ บางครั้งอาจจำเป็นต้องเข้าใจ marix/array มากขึ้น นี่คือจุดที่จำเป็นต้องมีการดำเนินการดีเทอร์มิแนนต์ SciPy มีฟังก์ชันชื่อ det ซึ่งอยู่ในคลาส linalg ซึ่งย่อมาจาก Linear Algebra ไวยากรณ์ของฟังก์ชัน det scipy.linalg.det(matrix

ให้เราทำความเข้าใจว่าตัวดำเนินการแบ่งส่วนข้อมูล : สามารถใช้เพื่อเข้าถึงองค์ประกอบภายในช่วงที่กำหนดได้อย่างไร ตัวอย่าง import pandas as pd my_data = [34, 56, 78, 90, 123, 45] my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl', 'wq', 'az'] my_series = pd.Series(my_data,