Data Science Tutorials

Entdecke die Macht des geometrischen Mittels im Finanzwesen, in der Biologie und in der Datenwissenschaft. Hier erfährst du, wie du sie berechnest, wann du sie verwendest und warum sie für die Analyse von Wachstumsraten nützlich ist.

Lerne, wie du mit Pyomo, einer leistungsstarken Python-Bibliothek, Optimierungsprobleme modellieren und lösen kannst. Erforsche praktische Beispiele aus der linearen und nichtlinearen Optimierung!

Entdecke die Auswirkungen von Multikollinearität auf Regressionsmodelle. Entdecke Techniken, um Multikollinearität zu erkennen und die Zuverlässigkeit des Modells zu erhalten. Lerne, wie du Multikollinearität mit praktischen Lösungen angehen kannst.

Erfahre alles, was du über die Erzeugung synthetischer Daten wissen musst. Entdecke die Techniken und Werkzeuge, die synthetische Daten für KI und maschinelles Lernen unverzichtbar machen, mit praktischen Python-Codebeispielen, die dir den Einstieg erleichtern!

Entdecke die wichtigsten Unterschiede, Anwendungen und Implementierungen von Normalisierung und Standardisierung bei der Datenvorverarbeitung für maschinelles Lernen.

Lerne, wie Schwarmintelligenz funktioniert, indem du Ameisenkolonie-Optimierung (ACO), Partikelschwarm-Optimierung (PSO) und künstliche Bienenkolonie (ABC) mit Python implementierst.

Erkunde die Arten von Strukturgleichungsmodellen. Lerne, wie du theoretische Annahmen triffst, ein Hypothesenmodell aufstellst, die Modellanpassung bewertest und die Ergebnisse der Strukturgleichungsmodellierung interpretierst.

Lerne die einfache lineare Regression. Beherrsche die Modellgleichung, verstehe die wichtigsten Annahmen und Diagnosen und lerne, wie du die Ergebnisse effektiv interpretieren kannst.

Lerne, wie du die Standardabweichung der Stichprobe berechnest und ihre Bedeutung für die statistische Analyse verstehst. Erkunde Beispiele und Best Practices für die Interpretation von Daten aus der Praxis.

Lerne, wie du die Gesamtquadratsumme (SST), die Regressionsquadratsumme (SSR) und die Fehlerquadratsumme (SSE) berechnest, um die Genauigkeit des Regressionsmodells zu bewerten. Entdecke ihre mathematischen Beziehungen und wie sie das R-Quadrat beeinflussen.

Erfahre, wie du das bereinigte r-Quadrat interpretieren kannst, um die Leistung eines Regressionsmodells zu bewerten. Vergleiche den Unterschied zwischen r-Quadrat und bereinigtem r-Quadrat mit Beispielen in R und Python.

Eigenvektoren und Eigenwerte sind wichtig, um lineare Transformationen zu verstehen. Dieser Artikel behandelt ihre geometrische Interpretation, mathematische Berechnung und Bedeutung für das maschinelle Lernen.