Data Science Tutorials

Ein vollständiger Überblick zum Verständnis multipler linearer Regressionen in R anhand von Beispielen.

In diesem Lernprogramm lernst du, wie du mit order() sortieren kannst. Wir werden lernen, wie man Vektoren mit verschiedenen Parametern sortiert, wie man Datenrahmen sortiert und vieles mehr.

Lerne, mit Python-Objekten auf alle Arten von relationalen Datenbanken zuzugreifen und SQL-Abfragen auszuführen.

Lerne in einem TensorFlow- und Keras-Tutorial Techniken, Anwendungen und Werkzeuge zur Datenerweiterung kennen.

Modelle des maschinellen Lernens sind leistungsstark, aber schwer zu interpretieren. Die SHAP-Werte können dir jedoch dabei helfen, zu verstehen, wie Modellmerkmale die Vorhersagen beeinflussen.

Erfahre, wie OpenAIs neue Funktionsaufrufe GPT-Modelle in die Lage versetzen, strukturierte JSON-Ausgaben zu generieren und damit häufige Entwicklungsprobleme zu lösen, die durch unregelmäßige Ausgaben verursacht werden.

In diesem Lernprogramm lernst du das Konzept der Objekterkennung in Python mit der OpenCV-Bibliothek kennen und erfährst, wie du sie für Aufgaben wie die Gesichtserkennung nutzen kannst.

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.

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

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

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