डेटा साइंस ट्यूटोरियल्स

रन होने योग्य कोड के साथ PySpark सीखें: PySpark 4.3 सेटअप करें, DataFrames पर select, filter, group, और join चलाएँ, Spark SQL से क्वेरी करें, और pyspark.ml के साथ ग्राहकों का क्लस्टरिंग करें।

ऑटोरिग्रेसिव मॉडल किसी टाइम सीरीज़ के भविष्य के मानों का अनुमान उसके अतीत से लगाता है। Python में statsmodels से इसे फिट करना, PACF और AIC/BIC से लैग क्रम चुनना, और MA व ARIMA से तुलना करना सीखें।

जानें कि ARIMAX बाहरी पूर्वानुमानकर्ताओं के साथ ARIMA को कैसे विस्तारित करता है, इसके पैरामीटर और मान्यताओं को समझें, और statsmodels के साथ Python में एक पूर्वानुमान मॉडल बनाएँ।

जानें कि SARIMAX मौसमी समय-श्रृंखला मॉडलिंग को बाहरी प्रेडिक्टर्स के साथ कैसे जोड़ता है। इसके पैरामीटर्स समझें, यह ARIMA और SARIMA से कैसे अलग है, और Python में एक पूर्वानुमान मॉडल बनाएँ।

जानें कि क्वाड्रेचर क्या है, संख्यात्मक समाकलन निश्चित समाकलों का सन्निकटन कैसे करता है, और ट्रैपेज़ॉइडल नियम, सिम्पसन का नियम, और गॉसियन क्वाड्रेचर जैसी विधियाँ कैसे काम करती हैं।

जानें कि बॉक्स-कॉक्स ट्रांसफ़ॉर्मेशन कैसे काम करता है, लैम्ब्डा पैरामीटर कैसे चुनें, और वैरिएंस स्थिर करने, स्क्यूनेस घटाने, और सांख्यिकीय मॉडलों में सुधार के लिए इसे कब उपयोग करें।

स्टेपवाइज़ रिग्रेशन फॉरवर्ड, बैकवर्ड, और बाइडायरेक्शनल खोज के साथ प्रेडिक्टर चयन को स्वचालित करता है, लेकिन इसकी सरलता स्थिरता और ओवरफिटिंग में समझौते के साथ आती है।

इस ट्यूटोरियल में, आप स्प्रेडशीट्स में chi-square परीक्षण करना सीखेंगे।

व्यावहारिक उदाहरणों के साथ concat(), merge() और join() का उपयोग करके pandas में DataFrames को जोड़ना और मर्ज करना सीखें।

In this tutorial to deep learning in R with RStudio's keras package, you'll learn how to build a Multi-Layer Perceptron (MLP).

Likelihood ratio यह तुलना करता है कि दो परिकल्पनाएँ या मॉडल एक ही डेटा को कितना अच्छी तरह समझाते हैं। यह लेख सूत्र, सिक्का-उछाल का एक हल किया उदाहरण, Python और R में nested रिग्रेशन मॉडलों के लिए likelihood ratio परीक्षण, और डायग्नोस्टिक likelihood ratios को कवर करता है।

यह NetworkX ट्यूटोरियल आपको Python में Chinese Postman Problem हल करके ग्राफ़ ऑप्टिमाइज़ेशन करना सिखाएगा।