Optuna در پایتون ۲۰۲۶: تنظیم هوشمند فراپارامتر با بهینهسازی بیزی
راهنمای عملی Optuna در پایتون ۲۰۲۶: از الگوریتم TPE و هرس زودهنگام تا اجرای موازی و ادغام با scikit-learn، XGBoost و LightGBM با نمونهکدهای اجراشدنی.
راهنمای عملی Optuna در پایتون ۲۰۲۶: از الگوریتم TPE و هرس زودهنگام تا اجرای موازی و ادغام با scikit-learn، XGBoost و LightGBM با نمونهکدهای اجراشدنی.
ساخت Pipeline در scikit-learn با ColumnTransformer، تنظیم ابرپارامتر با GridSearchCV، خروجی pandas و ذخیره مدل با joblib برای محیط تولید.
راهنمای جامع DuckDB در پایتون ۲۰۲۶: از نصب و اولین کوئری تا تحلیل Parquetهای چند گیگابایتی بدون لود در RAM، ترکیب با pandas و Polars در استک هیبرید مدرن، و نکات بهینهسازی عملکرد.
تحلیل سریهای زمانی با Pandas 3.0 را از صفر یاد بگیرید. آموزش DatetimeIndex، Resampling، Rolling Window، Shifting و تغییرات پنداز ۳.۰ با مثالهای عملی و کد آماده اجرا.
راهنمای عملی مصورسازی داده با Matplotlib و Seaborn در پایتون. از نمودارهای ابتدایی تا تکنیکهای پیشرفته مانند GridSpec، Heatmap و رابط seaborn.objects با کدهای آماده اجرا.
Polars یک کتابخانه DataFrame فوقسریع پایتون با معماری Rust و Apache Arrow است. در این راهنما از نصب تا مفاهیم پیشرفته مثل Lazy Evaluation و Window Functions را با مثالهای عملی یاد میگیرید.
پنداز ۳.۰ با تغییرات بنیادین مثل Copy-on-Write، نوع رشتهای PyArrow و pd.col() منتشر شد. در این راهنما همه ویژگیهای جدید و نحوه مهاجرت رو با مثالهای عملی بررسی میکنیم.
زبان مورد نظر خود را برای مشاهده محتوا انتخاب کنید