Tutoriels sur la science des données

Apprenez comment la fonction de masse de probabilité définit les distributions de probabilités discrètes. Explorez ses propriétés, ses exemples et ses différences avec les fonctions de densité de probabilité.

Comprendre le rôle de la matrice hessienne dans le calcul multivariable et l'optimisation. Découvrez comment elle est utilisée pour analyser la courbure, localiser les points critiques et guider les algorithmes dans l'apprentissage automatique.

Utilisez cette méthode pour faire de meilleures prévisions à partir de données réelles. Apprenez à minimiser les erreurs et à trouver la ligne de tendance la plus fiable.

Découvrez les matrices orthogonales à l'aide d'exemples pratiques et d'applications réelles en algèbre linéaire et en science des données.

Comprendre l'utilité de la distribution t lorsque la taille des échantillons est faible ou que la variance de la population est inconnue. Comparez-la aux distributions normale et Z pour savoir quand chacune est appropriée.

Apprenez l'algorithme d'élimination gaussienne à travers des exemples pas à pas, des implémentations de code et des applications pratiques en science des données.

Comprendre comment la loi des grands nombres soutient le raisonnement statistique. Découvrez comment il garantit la cohérence des moyennes dans le temps et permet de faire des prédictions dans des domaines tels que le sport, la finance et la science.

Explorez l'importance de la fonction sigmoïde dans les réseaux neuronaux et la régression logistique, avec des aperçus pratiques pour les applications de science des données.

Apprenez ce que signifie le R-carré dans l'analyse de régression, comment le calculer et quand l'utiliser pour évaluer la performance d'un modèle. Comparez-la à des métriques connexes à l'aide d'exemples en R et en Python.

Apprenez à décomposer les données de séries temporelles en composantes significatives telles que la tendance, la saisonnalité et les résidus à l'aide de modèles additifs et multiplicatifs. Découvrez les méthodes classiques et STL. Explorez les ajustements saisonniers et pratiquez les prévisions à l'aide de modèles de décomposition.

Explorez les principes fondamentaux, les applications et les comparaisons de la distance de Hamming dans divers domaines.

Apprenez tout sur le module datetime de Python dans ce guide pas à pas, qui couvre la conversion de chaînes de caractères en date, des exemples de code et les erreurs les plus courantes.