Data Science Tutorials

In diesem kurzen Tutorial lernst du, wie du in Python Zeichenketten in Ganzzahlen umwandelst.

Wie man einen Datenrahmen in R sortiert.

Entdecke alles über die logistische Regression: wie sie sich von der linearen Regression unterscheidet, wie man diese Modelle in R mit der Funktion glm() anpasst und auswertet und vieles mehr!

In diesem Tutorial lernst du, wie der Unterstrich(_) in Python verwendet wird.

Lerne, dich in der Landschaft der gängigen Aktivierungsfunktionen zurechtzufinden - von der unerschütterlichen ReLU bis zu den probabilistischen Fähigkeiten der Softmax.

Lerne, wie du Llama-2 auf Colab mit neuen Techniken verfeinern kannst, um Speicher- und Rechenbeschränkungen zu überwinden und große Open-Source-Sprachmodelle leichter zugänglich zu machen.

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

Dieses Tutorial behandelt die verschiedenen Arten von Operatoren in Python, das Überladen von Operatoren, den Vorrang und die Assoziativität.

Alles, was du über die erweiterte Datenanalyse ChatGPT von OpenAI, ehemals Code Interpreter, wissen musst.

Erforsche verschiedene Arten von Datendiagrammen - von den gängigsten bis hin zu fortgeschrittenen und unkonventionellen -, was sie zeigen, wann man sie verwenden und wann man sie vermeiden sollte, und wie man sie in Python erstellt und anpasst.

Lerne, wie du mit .str.lower() eine Tabellenspalte in Kleinbuchstaben umwandelst.

In diesem Artikel erfährst du, wie und wann du die k-nearest neighbors-Klassifikation mit scikit-learn verwenden kannst. Der Schwerpunkt liegt auf Konzepten, Arbeitsabläufen und Beispielen. Wir behandeln auch die Abstandsmetriken und wie man den besten Wert für k mithilfe einer Kreuzvalidierung auswählt.