कभी-कभी, गणितीय रूप से मैट्रिक्स के व्युत्क्रम की गणना करने और अन्य उद्देश्यों के लिए ऑपरेशन के परिणाम का उपयोग करने की आवश्यकता हो सकती है। मैट्रिक्स के व्युत्क्रम को मैन्युअल रूप से खोजने के चरण नीचे दिए गए हैं। नाबालिगों के मान की गणना करें इस गणना में, वर्तमान पंक्ति और स्तंभ के मूल्यों को नजरअ

हम सीबॉर्न लाइब्रेरी का उपयोग करेंगे, जो डेटा को विज़ुअलाइज़ करने में मदद करती है। जब रिग्रेशन मॉडल बनाए जा रहे हैं, तो मल्टीकोलिनियरिटी की जाँच की जाती है। ऐसा इसलिए है क्योंकि हमें निरंतर चर के सभी विभिन्न संयोजनों के बीच मौजूद सहसंबंध को समझने की आवश्यकता है। यदि चरों के बीच बहुसंरेखण मौजूद है, त

मूल्यों की एक श्रेणी को मूल्यों की मानकीकृत श्रेणी में परिवर्तित करने की प्रक्रिया को सामान्यीकरण के रूप में जाना जाता है। ये मान -1 से +1 या 0 से 1 के बीच हो सकते हैं। डेटा को घटाव और भाग की मदद से भी सामान्यीकृत किया जा सकता है। आइए समझते हैं कि L2 नॉर्मलाइजेशन कैसे काम करता है। इसे कम से कम वर्ग

मशीन लर्निंग डेटा से मॉडल बनाने और पहले कभी नहीं देखे गए डेटा पर सामान्यीकरण करने से संबंधित है। मशीन लर्निंग मॉडल को इनपुट के रूप में प्रदान किया गया डेटा ऐसा होना चाहिए कि इसे सिस्टम द्वारा ठीक से समझा जाए, ताकि यह डेटा की व्याख्या कर सके और परिणाम उत्पन्न कर सके। सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा

मशीन लर्निंग डेटा से मॉडल बनाने और पहले कभी नहीं देखे गए डेटा पर सामान्यीकरण करने से संबंधित है। मशीन लर्निंग मॉडल को इनपुट के रूप में प्रदान किया गया डेटा ऐसा होना चाहिए कि इसे सिस्टम द्वारा ठीक से समझा जाए, ताकि यह डेटा की व्याख्या कर सके और परिणाम उत्पन्न कर सके। डेटा को विज़ुअलाइज़ करना एक महत्

हम सीबॉर्न का उपयोग करेंगे। सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। यह अनुकूलित थीम और एक उच्च-स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ आता है। यह इंटरफ़ेस डेटा के प्रकार को अनुकूलित और नियंत्रित करने में मदद करता है और जब कुछ फ़िल्टर लागू होते हैं तो यह कैसे व्यवहार करता है। स्ट्रिपप्लॉट फ़ं

सीबॉर्न लाइब्रेरी डेटा को विज़ुअलाइज़ करने में मदद करती है। यह अनुकूलित थीम और उच्च स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ आता है। स्कैटर प्लॉट सीमित जानकारी प्रदान करते हैं, क्योंकि वे हमें केवल डेटा की किसी श्रेणी के भीतर मूल्यों के वितरण के बारे में बताते हैं। यदि हम श्रेणियों के भीतर मौजूद डेटा की तुलना करना च

यदि हम श्रेणियों के भीतर मौजूद डेटा की तुलना करना चाहते हैं, तो बॉक्स प्लॉट चलन में आते हैं। यह एक ऐसा तरीका है जिससे डेटासेट में डेटा वितरण को चतुर्थक की मदद से समझा जा सकता है। इसमें ऊर्ध्वाधर रेखाएँ होती हैं जो बक्सों से विस्तारित होती हैं। इन एक्सटेंशन को व्हिस्कर्स के रूप में जाना जाता है। ये म

सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। यह अनुकूलित थीम और उच्च स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ आता है। वायलिन प्लॉट कर्नेल घनत्व अनुमान (केडीई) के साथ बॉक्स प्लॉट का एक संयोजन है। यह विश्लेषण करना और समझना आसान है कि डेटा कैसे वितरित किया गया है। वायलिन का विस्तृत भाग डेटा के उच्च घ

सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। यह अनुकूलित थीम और उच्च स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ आता है। पिछले प्लॉट्स में, हमने पूरे डेटासेट को ग्राफ पर प्लॉट किया था। बार प्लॉट की मदद से हम डेटा के वितरण की केंद्रीय प्रवृत्ति को समझ सकते हैं। बारप्लॉट फ़ंक्शन एक श्रेणीगत चर और एक स

सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। यह अनुकूलित थीम और एक उच्च-स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ आता है। पिछले प्लॉट्स में, हमने पूरे डेटासेट को ग्राफ पर प्लॉट किया था। बार प्लॉट की मदद से हम डेटा के वितरण की केंद्रीय प्रवृत्ति को समझ सकते हैं। बारप्लॉट फ़ंक्शन एक श्रेणीगत चर और ए

सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। यह इंटरफ़ेस डेटा के प्रकार को अनुकूलित और नियंत्रित करने में मदद करता है और जब कुछ फ़िल्टर लागू होते हैं तो यह कैसे व्यवहार करता है। बार प्लॉट की सहायता से हम डेटा के वितरण की केंद्रीय प्रवृत्ति को समझ सकते हैं। बारप्लॉट फ़ंक्शन एक श्र

सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। यह अनुकूलित थीम और उच्च स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ आता है। बारप्लॉट फ़ंक्शन एक श्रेणीगत चर और एक सतत चर के बीच संबंध स्थापित करता है। डेटा को आयताकार बार के रूप में दर्शाया जाता है जहां बार की लंबाई उस विशिष्ट श्रेणी में डेटा के अनुपात को

सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। यह अनुकूलित थीम और उच्च स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ आता है। यह इंटरफ़ेस डेटा के प्रकार को अनुकूलित और नियंत्रित करने में मदद करता है और जब कुछ फ़िल्टर लागू होते हैं तो यह कैसे व्यवहार करता है। द्विचर डेटा के विश्लेषण में हेक्सागोनल बिनिंग क

एक रंग स्थान से दूसरे रंग में एक छवि का रूपांतरण आमतौर पर उपयोग किया जाता है ताकि नए प्राप्त रंग स्थान उस पर अन्य संचालन करने के लिए एक बेहतर इनपुट साबित हो सकें। इसमें अलग-अलग रंग, चमक, संतृप्ति स्तर आदि शामिल हैं। जब आरजीबी प्रतिनिधित्व का उपयोग करके एक छवि का प्रतिनिधित्व किया जाता है, तो रंग और

स्किकिट-लर्न, जिसे आमतौर पर स्केलेर के रूप में जाना जाता है, पायथन में एक पुस्तकालय है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने के उद्देश्य से किया जाता है। एक रंग स्थान से दूसरे रंग में एक छवि का रूपांतरण आमतौर पर उपयोग किया जाता है ताकि नए प्राप्त रंग स्थान उस पर अन्य संचालन करने के लिए एक

सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। यह अनुकूलित थीम और उच्च स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ आता है। कर्नेल घनत्व अनुमान, जिसे केडीई के रूप में भी जाना जाता है, एक ऐसी विधि है जिसमें एक सतत यादृच्छिक चर के संभाव्यता घनत्व कार्य का अनुमान लगाया जा सकता है। इस पद्धति का उपयोग गैर-पै

सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। यह अनुकूलित थीम और उच्च स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ आता है। वास्तविक समय की स्थितियों में, डेटासेट में कई चर होते हैं। कभी-कभी, डेटासेट में प्रत्येक चर के प्रत्येक दूसरे चर के साथ संबंध का विश्लेषण करने की आवश्यकता हो सकती है। ऐसी स्थितियों

श्रृंखला पंडों पुस्तकालय में मौजूद एक आयामी, लेबल वाली डेटा संरचना है। अक्ष लेबल को सामूहिक रूप से अनुक्रमणिका के रूप में जाना जाता है। श्रृंखला संरचना किसी भी प्रकार के डेटा जैसे पूर्णांक, फ्लोट, स्ट्रिंग, पायथन ऑब्जेक्ट्स आदि को स्टोर कर सकती है। इसे किसी सरणी, शब्दकोश या स्थिर मान का उपयोग करके

सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। यह अनुकूलित थीम और उच्च स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ आता है। सामान्य स्कैटर प्लॉट, हिस्टोग्राम आदि का उपयोग तब नहीं किया जा सकता जब वे चर जिनके साथ काम करने की आवश्यकता होती है वे प्रकृति में स्पष्ट होते हैं। यह तब होता है जब श्रेणीबद्ध स्कै