Data Science Tutorials

Découvrez les principales différences, les applications et la mise en œuvre de la normalisation et de la standardisation dans le prétraitement des données pour l’apprentissage automatique.

Découvrez l'impact de la multicolinéarité sur les modèles de régression. Découvrez les techniques permettant de détecter la multicolinéarité et de maintenir la fiabilité du modèle. Apprenez à traiter la multicolinéarité avec des solutions pratiques.

Découvrez le fonctionnement de l'intelligence en essaim en mettant en œuvre l'optimisation par colonies de fourmis (ACO), l'optimisation par essaims de particules (PSO) et la colonie d'abeilles artificielle (ABC) à l'aide de Python.

Découvrez comment NiceGUI permet aux développeurs Python de créer sans effort des interfaces utilisateur basées sur le web, avec des éléments interactifs et des mises à jour de données en temps réel.

Explorer les types de modèles d'équations structurelles. Apprenez à formuler des hypothèses théoriques, à construire un modèle hypothétique, à évaluer l'adéquation du modèle et à interpréter les résultats de la modélisation par équations structurelles.

Apprenez à modéliser et à résoudre des problèmes d'optimisation à l'aide de Python, une puissante bibliothèque Python. Explorez des exemples pratiques d'optimisation linéaire et non linéaire !

La distance de Minkowski est une façon de mesurer la trajectoire droite ou courbe entre deux points, en fonction d'un paramètre choisi qui affecte la forme. Poursuivez votre lecture pour découvrir les principes fondamentaux, les applications et les comparaisons de la distance de Minkowski dans différents domaines.

Apprenez tout ce que vous devez savoir sur la génération de données synthétiques. Découvrez les techniques et les outils qui rendent les données synthétiques essentielles pour l'IA et l'apprentissage automatique avec des exemples de code Python pratiques pour vous aider à démarrer !

Êtes-vous prêt à commencer votre voyage avec les pandas ? Voici un guide étape par étape pour vous aider à démarrer.

Découvrez l'importance de la modélisation multiniveaux dans l'analyse des structures de données hiérarchiques. Apprenez à tenir compte de la variabilité au sein des groupes et entre eux à l'aide d'effets fixes et aléatoires. Appliquez ces concepts pour découvrir des idées plus profondes dans des domaines tels que l'éducation, les soins de santé et les sciences sociales.

Découvrez les systèmes immunitaires artificiels (SIA) et comment ils peuvent être mis en œuvre en Python pour des tâches telles que la détection d'anomalies et l'optimisation.

Découvrez comment interpréter le r-carré ajusté pour évaluer la performance d'un modèle de régression. Comparez la différence entre le r-carré et le r-carré ajusté à l'aide d'exemples en R et en Python.