डेटा साइंस ट्यूटोरियल्स

Markov Chain Monte Carlo का एक मार्गदर्शक — इसमें यह कैसे काम करता है, क्यों उपयोग होता है, सबसे आम एल्गोरिदम, और Python में बेयesian अनुमान के लिए इसे कैसे लागू करें, शामिल है।

सपोर्ट वेक्टर रिग्रेशन एक मार्जिन-आधारित रिग्रेशन तरीका है जो जानबूझकर छोटी त्रुटियों को अनदेखा करता है, कर्नेल के माध्यम से गैर-रेखीय संबंधों को संभालता है, और शोरयुक्त वास्तविक दुनिया के डेटा पर तब भी टिकता है जब मानक रिग्रेशन कम पड़ जाता है।

कोफैक्टर विस्तार (लाप्लास विस्तार) की चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका, जिसमें मुख्य परिभाषाएँ, हल किए गए उदाहरण, प्रमुख गुण, और एडजुगेट मैट्रिक्स के माध्यम से मैट्रिक्स इनवर्शन से इसका संबंध शामिल है।

ज्यामितीय श्रेणियों की व्यावहारिक मार्गदर्शिका जिसमें ससीम और अनंत योग के सूत्र, अभिसरण की शर्तें, और वित्त, भौतिकी व कंप्यूटर विज्ञान में वास्तविक अनुप्रयोग शामिल हैं।

कर्नेल ट्रिक की वैचारिक गाइड — यह क्या है, यह SVMs और अन्य कर्नेल-आधारित मॉडलों को कैसे सक्षम बनाती है, और कब इसे अन्य नॉनलिनियर मॉडलिंग तरीकों पर तरजीह दें।

Kruskal-Wallis परीक्षण के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका—यह क्या है, कैसे काम करता है, कब ANOVA पर इसे चुनें, और Python व R में इसे कैसे चलाएँ और व्याख्या करें।

मैक्लॉरिन श्रेणी का व्यावहारिक मार्गदर्शन — मूल सूत्र, सामान्य विस्तार, अभिसरण नियम, और संख्यात्मक विधियों, भौतिकी और मशीन लर्निंग में वास्तविक उपयोग।

Mann-Whitney U परीक्षण दो स्वतंत्र समूहों की तुलना के लिए रैंक-आधारित नॉन-पैरामीट्रिक परीक्षण है, जब डेटा t-परीक्षण के लिए आवश्यक सामान्यता धारणा को पूरा नहीं करता।

न्यूटन की विधि एक आवर्ती मूल-खोज एल्गोरिद्म है जो उन समीकरणों के समाधान तक पहुँचने के लिए स्पर्शरेखा-रेखा सन्निकटन का उपयोग करती है जिनका क्लोज़्ड-फॉर्म उत्तर नहीं होता।

जानें कि ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन क्या है, यह ऑप्टिमाइज़ेशन और मशीन लर्निंग में कैसे काम करता है, और वास्तविक उदाहरणों के साथ इसे कैसे परिभाषित और व्याख्यायित करें।

जानें कि बहुपद अपरूपण कैसे ग्रेडिएंट डिसेंट, XGBoost, और वे फलन चलाते हैं जिन्हें आपका कंप्यूटर हर दिन गणना करता है।