Data Science Tutorials

Dans ce tutoriel, vous découvrirez les machines à vecteurs de support, l'un des algorithmes d'apprentissage automatique supervisé les plus populaires et les plus utilisés.

Apprenez à calculer et à appliquer la distance de Manhattan avec des exemples de codage en Python et R, et explorez son utilisation dans l'apprentissage automatique et le pathfinding.

Apprenez les astuces courantes pour traiter les données catégorielles et les prétraiter pour construire des modèles d'apprentissage automatique !

Dans cet article, nous abordons les bases de ce qui se passe lorsque vous mettez fin à Python, comment quitter Python en utilisant différentes fonctions de sortie et des raccourcis clavier, ainsi que les problèmes courants et comment les éviter.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à effectuer le test du chi-carré dans les feuilles de calcul.

Découvrez l'algorithme d'apprentissage par renforcement sans modèle le plus populaire grâce à un tutoriel Python.

Un tutoriel complet et facile d'accès pour comprendre les calculs d'intervalles de confiance dans Microsoft Excel.

Explorez le framework FastAPI et découvrez comment vous pouvez l'utiliser pour créer des API en Python

Le calcul du coefficient de variation dans Excel est un processus simple : nous divisons STDEV.P par AVERAGE.

Dans ce tutoriel, apprenez à appliquer le clustering k-Means avec scikit-learn en Python

Découvrez les expressions régulières dans R, pourquoi elles sont importantes, les outils et les fonctions pour travailler avec elles, les modèles de regex les plus courants et comment les utiliser.

Le regroupement est la forme la plus courante d'apprentissage non supervisé, un type d'algorithme d'apprentissage automatique utilisé pour tirer des conclusions à partir de données non étiquetées.