Existen numerosas soluciones de edición de documentos en el mercado, pero solo unas pocas son compatibles con todos los tipos de archivos. Algunas herramientas son, por otro lado, versátiles pero difíciles de manejar. DocHub proporciona la solución a estos inconvenientes con su editor basado en la nube. Ofrece capacidades robustas que te permiten completar tus tareas de gestión de documentos de manera eficiente. Si necesitas corregir rápidamente un archivo Scii, ¡DocHub es la opción perfecta para ti!
Nuestro proceso es muy simple: importas tu archivo Scii a nuestro editor → se transforma instantáneamente en un formato editable → aplicas todos los ajustes necesarios y lo actualizas profesionalmente. Solo necesitas un par de momentos para tener tu trabajo listo.
Cuando se apliquen todos los ajustes, puedes convertir tu documentación en una plantilla multiusos. Solo necesitas ir al Menú del lado izquierdo de nuestro editor y hacer clic en Acciones → Convertir en Plantilla. Encontrarás tu documentación almacenada en una carpeta separada en tu Tablero, ahorrándote tiempo la próxima vez que necesites el mismo formulario. ¡Prueba DocHub hoy!
[Music] hola y bienvenido en este video aprenderás cómo cargar conjuntos de datos de muestra de la biblioteca scikit learn en Python podrás cargar un conjunto de datos de muestra preexistente a menudo no querrás hacer el trabajo de cargar, transformar y limpiar el conjunto de datos real antes de explorar algoritmos y métodos de aprendizaje automático afortunadamente scikit learn viene con algunos conjuntos de datos populares que se cargan rápidamente estos conjuntos de datos a menudo se denominan conjuntos de datos de juguete porque son mucho más pequeños y limpios que los que se encuentran en el mundo real los conjuntos de datos de muestra típicos de scikit learn son primero load_underscore Boston contiene 503 observaciones sobre precios de vivienda en Boston este es un buen conjunto de datos para explorar algoritmos de regresión segundo load_underscore Iris contiene 150 observaciones sobre las medidas de flores Iris es un conjunto de datos adecuado para estudiar algoritmos de clasificación tercero load_underscore digits incluye 1797 observaciones de imágenes de dígitos escritos a mano este es un buen conjunto de datos para enseñar
