Tutorial di Data Science

Scopri come il feature engineering può aiutarti a fare un salto di qualità nella costruzione di modelli di machine learning su Kaggle: crea nuove colonne, trasforma variabili e altro ancora!

Affronta la feature selection in R: esplora l'algoritmo Boruta, un wrapper costruito attorno all'algoritmo di classificazione Random Forest, e la sua implementazione!

Scopri come funziona la sequenza di Fibonacci. Esplora le sue proprietà matematiche e le applicazioni nel mondo reale.

Cinque suggerimenti utili per migliorare efficacemente il tuo codice R, dall'uso di seq() per creare sequenze al dimenticare which() e molto altro!

Impara a implementare i cicli for in Python per iterare su una sequenza o sulle righe e colonne di un dataframe pandas.

Quando sai quante volte vuoi ripetere un'azione, un ciclo for è una buona opzione. Padroneggia i cicli for con questo tutorial.

La statistica F viene usata per verificare se un modello spiega la variazione nei dati meglio del caso. Questa guida spiega cosa significa la statistica F, come si calcola e come interpretarla.

Esplora due dei paradigmi di programmazione più usati nella data science: programmazione orientata agli oggetti e programmazione funzionale.

Scopri cosa sono le funzioni in R, i diversi tipi di funzioni in R e come creare le tue funzioni in R.

Impara l’algoritmo di eliminazione di Gauss con esempi passo-passo, implementazioni in codice e applicazioni pratiche nella data science.

Scopri i modelli lineari generalizzati (GLM) e in cosa differiscono dai modelli lineari.

Capisci come modellare la probabilità del primo successo in prove ripetute, esplora la sua esclusiva proprietà di assenza di memoria e scopri applicazioni pratiche in settori che vanno dal controllo qualità all'acquisizione clienti.