Множественная регрессия: Расширяем горизонты прогнозирования
В предыдущей статье разобрали простую линейную регрессию, где целевая переменная зависела от одного фактора, но в реальной жизни всё сложнее. Представьте, что мы прогнозируем стоимость квартиры: она зависит не только от площади, но и от количества комнат, этажа, района, года постройки, наличия парковки и десятков других важных характеристик.Множественная линейная регрессия – это естественное расширение простой линейной регрессии на случай с несколькими независимыми переменными (предикторами), и она позволяет:Учитывать комплекс факторов
Pandas на Python: От чтения CSV до сложной аналитики за 1 статью
1. Введение и быстрый старт: Excel на максималкахДавайте начистоту. Если вы когда-нибудь пытались анализировать табличные данные с помощью стандартных списков и словарей Питона, вы знаете, какая это боль. Циклы внутри циклов, куча проверок на пустоту, простыни кода ради простейшей группировки...А если вы пробовали открыть CSV-файл на пару-тройку миллионов строк в обычном Excel — ну, вы наверняка помните этот зависший белый экран и звук взлетающего кулера.Так вот, Pandas
ООП в Python за 1 статью: от «Hello World» до архитектуры
Вы уже освоили переменные, циклы и функции. Ваши скрипты бодро парсят сайты и перекладывают файлы. Но однажды проект начинает расти.Вместо одного файла — десять. Переменные «путешествуют» по коду непредсказуемым образом, а попытка исправить один баг рождает два новых. Вы смотрите на редактор и понимаете: это не архитектура, это тарелка со спагетти.Именно в этот момент на сцену выходит ООП.Многие новички боятся этой аббревиатуры, представляя скучные университетские лекции и сложные диаграммы. Из-за страха они продолжают писать код «в столбик», лишая себя мощных инструментов разработки.
ИИ (Генеративное) видео без галлюцинаций: пишем CLI-конвейер на Python (Qwen + Manim)
Что мы научимся делать:1. Введение. Почему пиксели врут, а код — нет
