Data Science Tutorials

Erfahre, wie die lineare Suche funktioniert und warum sie ideal für kleine, unsortierte Datensätze ist. Entdecke einfache Python-Implementierungen, einschließlich iterativer und rekursiver Methoden, und lerne, wann du die lineare Suche anderen Algorithmen vorziehen solltest.

Lerne, wie du mehrere Spalten in SQL mit einer einzigen Abfrage aktualisieren kannst, um die Effizienz zu steigern. Erforsche praktische fortgeschrittene Techniken und Beispiele, einschließlich Aktualisierungen einzelner und mehrerer Zeilen.

Eine leichtgewichtige, daemonlose Docker-Desktop-Alternative, die die Container-Verwaltung rationalisiert und ein schnelles Training, eine schnelle Bewertung und einen schnellen Einsatz von Machine-Learning-Modellen ermöglicht.

Die Bellman-Gleichung ist ein Schlüsselkonzept des Verstärkungslernens, das Agenten hilft, in komplexen Situationen Entscheidungen zu treffen, indem es mögliche zukünftige Zustände und Belohnungen abschätzt. In diesem Artikel werden die mathematischen Grundlagen, die realen Anwendungen und die Bedeutung für die Entwicklung optimaler Strategien in Markov-Entscheidungsprozessen untersucht.

Erfahre alles, was du wissen musst, um das Bag of Words-Modell in Python zu implementieren.

Verstehe, wie du die charakteristische Gleichung einer Matrix herleiten und ihre wichtigsten Eigenschaften untersuchen kannst. Entdecke, wie Eigenwerte und Eigenvektoren Muster in datenwissenschaftlichen Anwendungen aufdecken. Schaffe eine solide Grundlage in linearer Algebra für maschinelles Lernen.

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.

Entdecke die Grundlagen der Deep-First-Suche zum Navigieren in Graphen und Bäumen. Implementiere DFS in Python mit Hilfe von Rekursion und Iteration und finde heraus, wie DFS im Vergleich zu Breadth-First Search und Dijkstra's Algorithmus abschneidet.

Lerne, wie du einen Git Merge mit `git revert` sicher rückgängig machen kannst, wobei die Commit-Historie erhalten bleibt und mögliche Konflikte gelöst werden.

Lerne, wie du mit interaktivem Rebase Commits auf einem Branch zerdrücken kannst, um eine saubere und organisierte Commit-Historie zu erhalten.

Lerne, wie du das gpt-4o-audio-preview-Modell von OpenAI mit LangChain verwendest, um sprachfähige Anwendungen zu entwickeln, die Audioeingabe, -transkription und -erzeugung beinhalten.

Lerne, wie du sichere, lokale KI-Anwendungen erstellst, die deine sensiblen Daten mit einem Low-/No-Code-Automatisierungsframework schützen.