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.

Explorez les différentes méthodes de filtrage et de suppression permanente des lignes dupliquées en utilisant SQL. Apprenez les applications pratiques de la suppression des doublons dans SQL Server, MySQL et PostgreSQL.

La fonction SUMMARIZE() de DAX crée des tableaux récapitulatifs en regroupant les données et en appliquant des fonctions d'agrégation dans des outils tels que Power BI et Excel Power Pivot. Poursuivez votre lecture pour apprendre à utiliser DAX SUMMARIZE() afin de regrouper et d'agréger vos données et d'en tirer des informations utiles.

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.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à faire correspondre approximativement des chaînes de caractères et à déterminer leur degré de similitude à l'aide de plusieurs exemples.

Découvrez comment le découpage permet d'extraire, de réorganiser et d'analyser vos données sans effort. Exploitez les indices négatifs, les tranches multidimensionnelles et les valeurs de pas avancées pour une précision totale.

L'apprentissage automatique est complexe et souvent difficile à appréhender. En visualisant les modèles d'apprentissage automatique, vous pouvez mieux comprendre les performances du modèle et les décisions qu'il prend lorsqu'il fait des prédictions.

Apprenez à créer une implémentation simplifiée du cadre RStar en utilisant une combinaison de réseaux neuronaux, de raisonnement symbolique et de recherche arborescente de Monte Carlo (MCTS).

Comprendre comment dériver l'équation caractéristique d'une matrice et explorer ses principales propriétés. Découvrez comment les valeurs propres et les vecteurs propres révèlent des modèles dans les applications de science des données. Construisez une base solide en algèbre linéaire pour l'apprentissage automatique.

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.

L'équation de Bellman est un concept clé de l'apprentissage par renforcement qui aide les agents à prendre des décisions dans des situations complexes en évaluant les états et récompenses futurs possibles. Cet article examine ses principes mathématiques, ses utilisations dans le monde réel et son importance dans la création de politiques optimales dans le cadre des processus de décision de Markov.

Apprenez les bases des procédures stockées SQL et comment les mettre en œuvre dans différentes bases de données, notamment MySQL et SQL Server.