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请记住，在使用 Python 的领域建立职业生涯需要坚持、持续学习和耐心。然而，如果您遵循这些步骤，您将走上成功之路。
最后的想法 学习 Python 是一次有益的旅程，可以为您提供大量的职业机会。本指南为您提供 匈牙利数据 了开始 Python 学习之旅的路线图，从了解基础知识到掌握高级概念并处理实际项目。
请记住，学习 Python（或任何编程语言）的关键是一致性和实践。不要急于了解概念。花点时间了解每一项并将其应用到实际项目中
分类是一种监督机器学习方法，其中模型尝试预测给定输入数据的正确标签。在分类中，模型在训练数据上进行全面训练，然后在测试数据上进行评估，然后用于预测新的、未见过的数据。 例如，算法可以学习预测某封电子邮件是否是垃圾邮件，如下所示。 电子邮件机器学习分类的图示在深入研究分类的概念之前，我们将了解两种类型的分类学习器之间的区别：懒惰学习器和焦虑学习器。下面我们将阐明分类和回归之间的区别。 懒惰的学习者与焦虑的学习者
投资组合
创建一个可靠的作品集来展示您的分开来的一种方式。此外，展示应用 Python 来解决现实挑战的项目可以给招聘经理留下持久的印象。
正如《Ace the Data Science Interview》的作者 Nick Singh 在DataFramed Careers Series 播客中所说，
脱颖而出的关键是表明您的项目产生了影响并且其他人对此感兴趣。我们为什么专注于数据？我们试图找到真正影响业务的信息，或者我们试图找到真正塑造社会或创造新事物的信息。我们正在尝试通过使用和分析数据来提高盈利能力或改善人们的生活，因此，如果您不以某种方式量化影响，那么您就没有影响。
Nick Singh ， Ace the Data Science Interview 的作者
您的作品集应该是反映您对 Python 及其各种应用程序的了解
逻辑回归。
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匿名
發表於 2025-1-16 18:53:59
