Оптимизация на хиперпараметри с Optuna в Python: Пълно ръководство (2026)
Практическо ръководство за Optuna 4.x в Python: TPE и GP samplers, pruning, multi-objective оптимизация и работещи примери със Scikit-learn и XGBoost за 2026 г.
Ръководства
Подробни ръководства и практически примери за Python, обработка на данни, машинно учене и инструменти за данни
Инженеринг на признаци в Python: Практическо ръководство с Pandas и Scikit-learn (2026)
Научете как да създавате ефективни признаци за ML модели с Pandas 3.0 и Scikit-learn. Практическо ръководство с код за кодиране, скалиране, TargetEncoder, ColumnTransformer и селекция на признаци.
Статистически анализ и тестване на хипотези в Python със SciPy и Statsmodels
Научете как да провеждате t-тестове, ANOVA, хи-квадрат и регресия в Python със SciPy и Statsmodels — практическо ръководство с работещи примери и визуализации за 2026 г.
Визуализация на данни с Matplotlib и Seaborn в Python: Практическо ръководство
Научете как да визуализирате данни с Matplotlib и Seaborn в Python. Примери с код за линейни графики, scatter plots, heatmaps, box plots, pair plots и дашборди. Актуално за 2026 г.
Scikit-Learn Pipeline: Пълно ръководство за ML пайплайни в Python (2026)
Пълно ръководство за scikit-learn Pipeline в Python — от ColumnTransformer и кръстосана валидация до GridSearchCV, потребителски трансформатори и добри практики за продукционни ML пайплайни.