Data Science Tutorials

Ce guide explique les propriétés mathématiques de Softplus, ses avantages et ses inconvénients, sa mise en œuvre dans PyTorch, et quand il convient de passer de ReLU à Softplus.

Veuillez apprendre quand et comment utiliser la fonction reduce() de Python. Comprend des exemples pratiques et des bonnes pratiques.

Découvrez tout ce qu'il faut savoir sur le module datetime de Python dans ce guide étape par étape, qui couvre la conversion de chaînes en dates et heures, des exemples de code et les erreurs courantes.

Apprenez à calculer et à interpréter la probabilité que plusieurs événements se produisent simultanément. Découvrez des applications pratiques dans les domaines de la modélisation prédictive, de l'évaluation des risques et de l'apprentissage automatique qui permettent de relever des défis complexes en matière de science des données.

Veuillez acquérir les bases mathématiques, les techniques d'estimation des paramètres et les diverses applications de cette distribution de probabilité dans les domaines de l'ingénierie, de la médecine et des sciences environnementales.

Apprenez les fondements mathématiques, découvrez les différents types et leurs applications, et explorez comment l'erreur type améliore l'inférence statistique et la prise de décision.

Apprenez à utiliser des décorateurs tels que @functools.lru_cache ou @functools.cache pour mettre en cache des fonctions en Python.

Apprenez à implémenter des boucles « for » en Python pour itérer une séquence ou les lignes et colonnes d'un DataFrame pandas.

Veuillez découvrir le fonctionnement de la suite de Fibonacci. Veuillez explorer ses propriétés mathématiques et ses applications concrètes.

Tableaux Python avec exemples de code. Découvrez comment créer et imprimer des tableaux à l'aide de Python NumPy dès aujourd'hui.

Découvrez comment utiliser la règle de Cramer pour résoudre des systèmes d'équations linéaires à l'aide de déterminants, avec des exemples pratiques.

Découvrez comment évaluer la précision de votre modèle à l'aide de l'erreur absolue moyenne. Comprenez quand et pourquoi utiliser la MAE pour rendre vos décisions basées sur les données plus fiables.