chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 6 changes)

pull/972/head
localizeflow[bot] 3 months ago
parent 4e1a628e54
commit a6df0f2157

@ -210,8 +210,8 @@
"language_code": "lt"
},
"4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb": {
"original_hash": "70f41fe4fd4253adb44cd9d291406e4f",
"translation_date": "2026-02-28T09:07:13+00:00",
"original_hash": "382c1f542f31fcc58137ce6d14751413",
"translation_date": "2026-04-24T11:24:34+00:00",
"source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb",
"language_code": "lt"
},

@ -7,46 +7,23 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Duomenų rinkinio apžvalga\n",
"Šiame duomenų rinkinyje yra atskiri mėginiai (pavyzdžiui, receptai), pažymėti pagal virtuvę.\n",
"Kiekviena eilutė atitinka vieną mėginį/įrašą, o stulpeliai atspindi ingredientus arba kitas ypatybes, naudojamas klasifikavimui, įskaitant `cuisine` žymą.\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
" Unnamed: 0 cuisine almond angelica anise anise_seed apple \\\n",
"0 0 indian 0 0 0 0 0 \n",
"1 1 indian 1 0 0 0 0 \n",
"2 2 indian 0 0 0 0 0 \n",
"3 3 indian 0 0 0 0 0 \n",
"4 4 indian 0 0 0 0 0 \n",
"\n",
" apple_brandy apricot armagnac ... whiskey white_bread white_wine \\\n",
"0 0 0 0 ... 0 0 0 \n",
"1 0 0 0 ... 0 0 0 \n",
"2 0 0 0 ... 0 0 0 \n",
"3 0 0 0 ... 0 0 0 \n",
"4 0 0 0 ... 0 0 0 \n",
"\n",
" whole_grain_wheat_flour wine wood yam yeast yogurt zucchini \n",
"0 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"1 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"2 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"3 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"4 0 0 0 0 0 1 0 \n",
"\n",
"[5 rows x 382 columns]"
],
"text/html": "<div>\n<style scoped>\n .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n vertical-align: middle;\n }\n\n .dataframe tbody tr th {\n vertical-align: top;\n }\n\n .dataframe thead th {\n text-align: right;\n }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n <thead>\n <tr style=\"text-align: right;\">\n <th></th>\n <th>Unnamed: 0</th>\n <th>cuisine</th>\n <th>almond</th>\n <th>angelica</th>\n <th>anise</th>\n <th>anise_seed</th>\n <th>apple</th>\n <th>apple_brandy</th>\n <th>apricot</th>\n <th>armagnac</th>\n <th>...</th>\n <th>whiskey</th>\n <th>white_bread</th>\n <th>white_wine</th>\n <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n <th>wine</th>\n <th>wood</th>\n <th>yam</th>\n <th>yeast</th>\n <th>yogurt</th>\n <th>zucchini</th>\n </tr>\n </thead>\n <tbody>\n <tr>\n <th>0</th>\n <td>0</td>\n <td>indian</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>...</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>1</th>\n <td>1</td>\n <td>indian</td>\n <td>1</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>...</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>2</th>\n <td>2</td>\n <td>indian</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>...</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>3</th>\n <td>3</td>\n <td>indian</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>...</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>4</th>\n <td>4</td>\n <td>indian</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>...</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>1</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
},
"metadata": {},
"execution_count": 1
}
],
"outputs": [],
"source": [
"import pandas as pd\n",
"# Load dataset containing cuisine features\n",
"cuisines_df = pd.read_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
"cuisines_df.head()"
]
@ -263,7 +240,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"---\n\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->\n**Atsakomybės apribojimas**:\nŠis dokumentas buvo išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors stengiamės užtikrinti tikslumą, prašome atkreipti dėmesį, kad automatizuoti vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojamas profesionalus žmogiškasis vertimas. Mes neatsakome už jokius nesusipratimus ar klaidingas interpretacijas, kilusias dėl šio vertimo naudojimo.\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->\n"
"---\n\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->\n**Atsakomybės apribojimas**:\nŠis dokumentas buvo išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojama naudoti profesionalų žmogaus vertimą. Mes neatsakome už jokius nesusipratimus ar neteisingus aiškinimus, atsiradusius dėl šio vertimo naudojimo.\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->\n"
]
}
],

@ -210,8 +210,8 @@
"language_code": "my"
},
"4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb": {
"original_hash": "70f41fe4fd4253adb44cd9d291406e4f",
"translation_date": "2026-02-28T09:06:51+00:00",
"original_hash": "382c1f542f31fcc58137ce6d14751413",
"translation_date": "2026-04-24T11:24:13+00:00",
"source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb",
"language_code": "my"
},

@ -2,51 +2,28 @@
"cells": [
{
"source": [
"# ပိုမိုသောအမျိုးအစားခွဲခြားမှု မော်ဒယ်များတည်ဆောက်ခြင်း\n"
"# မော်ဒယ်ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း ပိုများစေခြင်း\n"
],
"cell_type": "markdown",
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Dataset Overview\n",
"ဒီ dataset မှာ အစားအစာအမျိုးအစားအလိုက် Label တပ်ထားတဲ့ တစ်ကိုယ်ရဲ့ နမူနာတွေ (ဥပမာ - ကိုရီးယားချက်ပြုတ်နည်း) တွေ ပါ၀င်ပါတယ်။\n",
"တစ်ကြောင်းစီမှာ တစ်ခုတည်းသော နမူနာ/မှတ်တမ်းတစ်ခု ကို ကိုယ်စားပြုသည်၊ ကော်လံများက `cuisine` label အပါအဝင် သတ်မှတ်ချက်အတွက် အသုံးပြုသော ပါဝင်ပစ္စည်းများ သို့မဟုတ် အခြား Attribute များကို ကိုယ်စားပြုသည်။\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
" Unnamed: 0 cuisine almond angelica anise anise_seed apple \\\n",
"0 0 indian 0 0 0 0 0 \n",
"1 1 indian 1 0 0 0 0 \n",
"2 2 indian 0 0 0 0 0 \n",
"3 3 indian 0 0 0 0 0 \n",
"4 4 indian 0 0 0 0 0 \n",
"\n",
" apple_brandy apricot armagnac ... whiskey white_bread white_wine \\\n",
"0 0 0 0 ... 0 0 0 \n",
"1 0 0 0 ... 0 0 0 \n",
"2 0 0 0 ... 0 0 0 \n",
"3 0 0 0 ... 0 0 0 \n",
"4 0 0 0 ... 0 0 0 \n",
"\n",
" whole_grain_wheat_flour wine wood yam yeast yogurt zucchini \n",
"0 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"1 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"2 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"3 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"4 0 0 0 0 0 1 0 \n",
"\n",
"[5 rows x 382 columns]"
],
"text/html": "<div>\n<style scoped>\n .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n vertical-align: middle;\n }\n\n .dataframe tbody tr th {\n vertical-align: top;\n }\n\n .dataframe thead th {\n text-align: right;\n }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n <thead>\n <tr style=\"text-align: right;\">\n <th></th>\n <th>Unnamed: 0</th>\n <th>cuisine</th>\n <th>almond</th>\n <th>angelica</th>\n <th>anise</th>\n <th>anise_seed</th>\n <th>apple</th>\n <th>apple_brandy</th>\n <th>apricot</th>\n <th>armagnac</th>\n <th>...</th>\n <th>whiskey</th>\n <th>white_bread</th>\n <th>white_wine</th>\n <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n <th>wine</th>\n <th>wood</th>\n <th>yam</th>\n <th>yeast</th>\n <th>yogurt</th>\n <th>zucchini</th>\n </tr>\n </thead>\n <tbody>\n <tr>\n <th>0</th>\n <td>0</td>\n <td>indian</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>...</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>1</th>\n <td>1</td>\n <td>indian</td>\n <td>1</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>...</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>2</th>\n <td>2</td>\n <td>indian</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>...</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>3</th>\n <td>3</td>\n <td>indian</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>...</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>4</th>\n <td>4</td>\n <td>indian</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>...</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>1</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
},
"metadata": {},
"execution_count": 1
}
],
"outputs": [],
"source": [
"import pandas as pd\n",
"# Load dataset containing cuisine features\n",
"cuisines_df = pd.read_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
"cuisines_df.head()"
]
@ -124,7 +101,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# အမျိုးမျိုးသော စီစစ်သူများကို စမ်းကြည့်ပါ\n"
"# အမျိုးမျိုးသော classifier များစမ်းကြည့်ပါ\n"
]
},
{
@ -263,7 +240,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"---\n\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->\n**အရှောင်တခိုး** \nဤစာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် ကြိုးပမ်းပါသော်လည်း အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်ခြင်းကြောင့် အမှားများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းချက်များ ရှိနိုင်ပါကြောင်း သတိပြုပါ။ မူရင်းစာတမ်းသည် မိမိတို့၏ အသံအတိုးအကျယ်ရှိသော အရင်းအမြစ်အဖြစ် သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ အရေးကြီးသော သတင်းအချက်အလက်များအတွက် လူ့ဘာသာပြန်လုပ်ငန်းပညာရှင်များ၏ ဘာသာပြန်ချက်ကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ချက်ကို အသုံးပြုမှုကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော မတိကျမှုများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်မှုများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့မှာ တာဝန်ခံမူရှိပါ။\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->\n"
"---\n\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->\n**အသိပေးချက်** \nဤစာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဆိပ်ကမ်း [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှန်ကန်မှုကို မျှော်လင့်သော်လည်း အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်ချက်များတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သော အချက်အလက်များ ပါဝင်နိုင်ပါသည်။ မူလစာတမ်း၏ မိခင်ဘာသာဖြင့်ရေးသားထားသော အရာကို သက်ဆိုင်ရာအတည်ပြုရင်းမြစ်အဖြစ်ယူဆပါရန် အကြံပြုပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် လူ့ကျွမ်းကျင်မှု ဘာသာပြန်တဦး၏ ဘာသာပြန်ချက်ကို ထောက်ခံပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ချက်ကို အသုံးပြုမှုကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် နားလည်မှုမှားခြင်းများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းအယူအဆများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် တာဝန်မခံပါ။\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->\n"
]
}
],

@ -210,8 +210,8 @@
"language_code": "uk"
},
"4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb": {
"original_hash": "70f41fe4fd4253adb44cd9d291406e4f",
"translation_date": "2026-02-28T09:07:02+00:00",
"original_hash": "382c1f542f31fcc58137ce6d14751413",
"translation_date": "2026-04-24T11:24:24+00:00",
"source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb",
"language_code": "uk"
},

@ -2,51 +2,28 @@
"cells": [
{
"source": [
"# Побудуйте більше моделей класифікації\n"
"# Побудова більшої кількості моделей класифікації\n"
],
"cell_type": "markdown",
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Огляд набору даних\n",
"Цей набір даних містить окремі зразки (наприклад, рецепти), позначені за кухнею.\n",
"Кожен рядок відповідає одному зразку/запису, а стовпці представляють інгредієнти або інші атрибути, що використовуються для класифікації, включаючи мітку `cuisine`.\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
" Unnamed: 0 cuisine almond angelica anise anise_seed apple \\\n",
"0 0 indian 0 0 0 0 0 \n",
"1 1 indian 1 0 0 0 0 \n",
"2 2 indian 0 0 0 0 0 \n",
"3 3 indian 0 0 0 0 0 \n",
"4 4 indian 0 0 0 0 0 \n",
"\n",
" apple_brandy apricot armagnac ... whiskey white_bread white_wine \\\n",
"0 0 0 0 ... 0 0 0 \n",
"1 0 0 0 ... 0 0 0 \n",
"2 0 0 0 ... 0 0 0 \n",
"3 0 0 0 ... 0 0 0 \n",
"4 0 0 0 ... 0 0 0 \n",
"\n",
" whole_grain_wheat_flour wine wood yam yeast yogurt zucchini \n",
"0 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"1 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"2 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"3 0 0 0 0 0 0 0 \n",
"4 0 0 0 0 0 1 0 \n",
"\n",
"[5 rows x 382 columns]"
],
"text/html": "<div>\n<style scoped>\n .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n vertical-align: middle;\n }\n\n .dataframe tbody tr th {\n vertical-align: top;\n }\n\n .dataframe thead th {\n text-align: right;\n }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n <thead>\n <tr style=\"text-align: right;\">\n <th></th>\n <th>Unnamed: 0</th>\n <th>cuisine</th>\n <th>almond</th>\n <th>angelica</th>\n <th>anise</th>\n <th>anise_seed</th>\n <th>apple</th>\n <th>apple_brandy</th>\n <th>apricot</th>\n <th>armagnac</th>\n <th>...</th>\n <th>whiskey</th>\n <th>white_bread</th>\n <th>white_wine</th>\n <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n <th>wine</th>\n <th>wood</th>\n <th>yam</th>\n <th>yeast</th>\n <th>yogurt</th>\n <th>zucchini</th>\n </tr>\n </thead>\n <tbody>\n <tr>\n <th>0</th>\n <td>0</td>\n <td>indian</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>...</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>1</th>\n <td>1</td>\n <td>indian</td>\n <td>1</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>...</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>2</th>\n <td>2</td>\n <td>indian</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>...</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>3</th>\n <td>3</td>\n <td>indian</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>...</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>4</th>\n <td>4</td>\n <td>indian</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>...</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>0</td>\n <td>1</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
},
"metadata": {},
"execution_count": 1
}
],
"outputs": [],
"source": [
"import pandas as pd\n",
"# Load dataset containing cuisine features\n",
"cuisines_df = pd.read_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
"cuisines_df.head()"
]
@ -263,7 +240,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"---\n\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->\n**Відмова від відповідальності**:\nЦей документ був перекладений за допомогою сервісу автоматичного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звертатися до професійного людського перекладу. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->\n"
"---\n\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->\n**Відмова від відповідальності**:\nЦей документ було перекладено за допомогою сервісу AI-перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для важливої інформації рекомендовано звертатися до професійного перекладу людиною. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння чи неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->\n"
]
}
],

Loading…
Cancel
Save