Data Science Tutorials

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.

Explorez les principes fondamentaux de la distribution de Pareto et ses applications. Apprenez comment ce concept statistique peut être appliqué dans différents domaines. Découvrez des exemples pratiques et des aides visuelles pour améliorer votre compréhension.

Le théorème de la limite centrale stipule qu'avec un échantillon de taille suffisante, la distribution d'échantillonnage de la moyenne sera normalement distribuée, quelle que soit la distribution de la population. Apprenez sa formule, ses conditions clés et ses applications dans le domaine des statistiques et de l'apprentissage automatique.

Apprenez à effectuer une régression linéaire en Python à l'aide de NumPy, statsmodels et scikit-learn.

Visualisez les inégalités en un coup d'œil à l'aide de la courbe de Lorenz. Découvrez comment créer et interpréter des courbes de Lorenz à l'aide de Python pour analyser les inégalités à travers les revenus, la criminalité et d'autres ensembles de données du monde réel.

Apprenez à utiliser la courbe de demande pour mettre en évidence une relation entre le prix et la quantité vendue, et utilisez ces connaissances pour prendre des décisions plus judicieuses sur des marchés concurrentiels. Explorez les méthodes permettant de trouver le prix optimal afin de maximiser le revenu global.

Découvrez comment le filtrage collaboratif alimente les systèmes de recommandation dans les domaines du commerce électronique, de la diffusion en continu, etc. Découvrez ses types, ses avantages, ses défis et la mise en œuvre du Python.

Maîtrisez l'art de la visualisation des données dans Excel à l'aide d'histogrammes ! Ce guide pas à pas vous guidera à travers différentes méthodes, telles que les graphiques intégrés, les formules et l'Analysis ToolPak, pour vous aider à analyser les distributions de fréquences comme un pro.

Découvrez comment créer, se connecter et gérer des bases de données PostgreSQL à l'aide du package psycopg2 de Python.