डेटा साइंस ट्यूटोरियल्स

जानें कि k-means क्या है और क्यों यह डेटा साइंस में सबसे ज़्यादा उपयोग किए जाने वाले क्लस्टरिंग एल्गोरिद्म में से एक है

Kubeflow के बारे में आवश्यक सभी बातें जानें और देखें कि मशीन लर्निंग पाइपलाइनों का निर्माण और परिनियोजन कैसे किया जाता है

समझिए कि लॉ ऑफ लार्ज नंबर्स सांख्यिकीय तर्क को कैसे सहारा देता है। देखें कि यह समय के साथ औसत में स्थिरता कैसे सुनिश्चित करता है और खेल, वित्त, और विज्ञान जैसे क्षेत्रों में पूर्वानुमानों को कैसे ताकत देता है।

किसी कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (ANN) के लिए हिडन परतों और न्यूरॉनों की एक सर्वोत्तम संख्या होती है। यह ट्यूटोरियल ANN के लिए परतों और न्यूरॉनों की सर्वोत्तम संख्या निर्धारित करने का एक सरल तरीका बताता है।

Python में Dash का उपयोग करके डैशबोर्ड बनाना सीखें।

अपनी डेटा साइंस यात्रा अभी शुरू करें और डेटा साइंस सीखने के लिए इन 8 चरणों का पालन करें।

वास्तविक दुनिया के डेटा से बेहतर पूर्वानुमान लगाने के लिए इस विधि का उपयोग करें। त्रुटियों को न्यूनतम करना और सबसे विश्वसनीय प्रवृत्ति रेखा खोजना सीखें।

जानें कि LDA कैसे आपके मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स में डायमेंशन घटाते हुए क्लास सेपरेशन को ऑप्टिमाइज़ करता है।

NumPy, statsmodels, और scikit-learn का उपयोग करके Python में linear regression करना सीखें।

लीनियर रिग्रेशन सीखें—एक सांख्यिकीय मॉडल जो चरों के बीच संबंध का विश्लेषण करता है। R में lm() फ़ंक्शन सीखने के लिए हमारे चरण-दर-चरण मार्गदर्शक का अनुसरण करें।

जानें कि लीनियर सर्च कैसे काम करती है और यह छोटे, असॉर्टेड डाटासेट्स के लिए क्यों उपयुक्त है। सरल Python इम्प्लीमेंटेशन्स खोजें—iterative और recursive तरीकों सहित—और जानें कि अन्य एल्गोरिदम्स पर लीनियर सर्च कब चुननी चाहिए।

इस ट्यूटोरियल में, आप लिस्ट्स के साथ काम करेंगे और मनमाने आकार की लिस्ट्स को दिए गए आकार के हिस्सों में बाँटने का एक कुशल तरीका सीखेंगे।