Ali Ahmed55

السلام عليكم هو مقابلات العمل في ابل او جوجل بيكون صعبين جدا ؟

الف شكرااا جدا لحضرتك

الف شكراا جدا لحضرتك

السلام عليكم هو داله الsorted الموجود في باثيون شغل باي خورزميه هل شغل بالmerge sort ؟

انا اشتعلت علي البينه المشروع علي كاغل ده افضل صح

اه تمام , الف شكرااا جدا جدا لحضرتكم

السلام عليكم دي m = DesignMatrix(np.empty(shape, dtype=dtype), design_info) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ numpy._core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 9.25 GiB for an array with shape (28800, 43094) and data type float64

الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

السلام عليكم هو ليه قيمه الOutcome في بيانات مرض السكري عبار عن 0.0 - 1.0 هل مش 0 - 1 هل هي كده عشان التنبوء لو اعمل نموذج التنبوء والا اي ؟

الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

ايوه صح الف شكرااا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

السلام عليكم انا الا اعرفو هو بقسم البيانات الي تدريب و اختبار اي بقا تطوير دي ؟

الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

السلام عليكم هو اي الPCA في مكتبه الsklearn ؟

الف شكرااا جدا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير طيب معليش يا أ.ياسر ازي اعرف المشكله دي انا عند 60 عمود

السلام عليكم هل من المنطقي ان استخدم 4 اعمد وبعد كده 4 اعمده كمان في تحليل الانحدر الخطي الOLS والا افضل ان استخدم جميع الاعمده مره واحد ؟

الف شكرااا جدا لحضرتك

السلام عليكم هو اي الGoogle Summer of Code (GSoC)؟

تمام جدا الف شكرااا جدا لحضرتك حزاك الله كل خير

السلام عليكم هو غالبًا ما تفشل النماذج التنبؤية الحالية في معالجة الفجوات المتعلقة بالحالة الاجتماعية والاقتصادية، والعرق، والموقع الجغرافي ؟

شكراا جدا لحضرتك

السلام عليكم مش البرمجه تبقى أداة رئيسية لبناء الحلول القوية والمبتكرة في عصر الذكاء الاصطناعي ؟

تمام جدا الف شكرااا لحضرتكم

تمام جدا جدا الف شكراا لحضرتك

السلام عليكم ده الكود disease_year_distribution = data_train.groupby(['year_hct' , 'prim_disease_hct']).size().unstack() print(disease_year_distribution) ودي النتجيه prim_disease_hct 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 year_hct 2008 19.0 319.0 263.0 NaN 1.0 3.0 6.0 7.0 2.0 51.0 97.0 51.0 64.0 2.0 3.0 15.0 15.0 2.0 2009 5.0 59.0 30.0 NaN NaN NaN 1.0 1.0 NaN 10.0 13.0 10.0 3.0 NaN 2.0 NaN 4.0 1.0 2010 1.0 32.0 46.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8.0 16.0 13.0 3.0 NaN 1.0 1.0 NaN NaN 2011 5.0 87.0 93.0 NaN NaN NaN 3.0 NaN 1.0 31.0 47.0 24.0 13.0 NaN 2.0 1.0 2.0 NaN 2012 10.0 263.0 201.0 NaN NaN 5.0 7.0 6.0 1.0 64.0 122.0 52.0 30.0 4.0 6.0 11.0 8.0 4.0 2013 20.0 277.0 160.0 2.0 NaN NaN 14.0 3.0 NaN 78.0 112.0 58.0 30.0 1.0 7.0 11.0 10.0 4.0 2014 6.0 132.0 94.0 NaN NaN NaN 6.0 2.0 NaN 35.0 48.0 19.0 16.0 NaN 5.0 6.0 3.0 NaN 2015 18.0 328.0 395.0 NaN NaN 1.0 8.0 3.0 1.0 88.0 165.0 52.0 45.0 5.0 9.0 7.0 9.0 3.0 2016 53.0 708.0 632.0 3.0 NaN 3.0 36.0 16.0 4.0 186.0 322.0 119.0 87.0 5.0 13.0 45.0 26.0 11.0 2017 57.0 792.0 723.0 2.0 1.0 6.0 19.0 14.0 1.0 148.0 256.0 145.0 92.0 3.0 10.0 40.0 20.0 8.0 2018 97.0 1035.0 748.0 1.0 1.0 16.0 32.0 19.0 1.0 191.0 264.0 205.0 123.0 5.0 22.0 39.0 29.0 5.0 2019 7.0 61.0 34.0 NaN NaN 4.0 NaN 1.0 1.0 11.0 16.0 11.0 4.0 1.0 3.0 3.0 3.0 NaN