Data Science Tutorials

Wie man einen Datenrahmen in R sortiert.

In diesem Artikel erfährst du, wie und wann du die Random Forest-Klassifizierung mit scikit-learn verwenden kannst. Der Schwerpunkt liegt auf Konzepten, Arbeitsabläufen und Beispielen. Wir behandeln auch die Verwendung der Konfusionsmatrix und die Bedeutung von Merkmalen.

Schau dir diese fünf einfachen Schritte an, um das volle Potenzial von ChatGPT mit deinen eigenen GPTs zu erschließen.

In diesem Lernprogramm lernst du, wie du den Chi-Quadrat-Test in Tabellenkalkulationen durchführst.

Erkunde die Kreuzentropie beim maschinellen Lernen in unserem Leitfaden zur Optimierung der Modellgenauigkeit und Effektivität bei der Klassifizierung mit TensorFlow- und PyTorch-Beispielen.

Entdecke das Python-Pickle-Modul: Lerne etwas über Serialisierung, wann man es (nicht) verwenden sollte, wie man gepickelte Objekte komprimiert, Multiprocessing und vieles mehr!

Die Berechnung des Variationskoeffizienten in Excel ist ganz einfach: Wir teilen STDEV.P durch AVERAGE.

Lerne, wie du Excel-Dateien in Python liest und importierst, Daten in diese Tabellen schreibst und die besten Pakete dafür findest.

Lerne generalisierte lineare Modelle (GLM) kennen und erfahre, wie sie sich von linearen Modellen unterscheiden.

Das Importieren von Daten ist der erste Schritt in jedem Data Science-Projekt. Erfahre, warum die Datenwissenschaftler von heute die Funktion read_csv() von Pandas bevorzugen.

Lerne, wie du in SQL ganz einfach mehrere Spalten aus einer Datenbanktabelle auswählst oder alle Spalten einer Tabelle in einer einfachen Abfrage auswählst.

Lerne die Grundlagen der Socket-Programmierung in Python