Tutorial di Data Science

Scopri perché il numero di Eulero è ovunque — dal banking e dalla biologia al machine learning e alla meteorologia — e come questa costante alimenta crescita e cambiamento continui.

Questa è una guida per principianti pensata per evitarti grattacapi e farti risparmiare tempo prezioso se decidi di installare R da solo.

Impara a unire e fare merge di DataFrame in pandas usando concat(), merge() e join() con esempi pratici.

In questo tutorial, scopri come applicare il clustering k-means con scikit-learn in Python

.loc seleziona i dati usando i nomi di righe e colonne (etichette), mentre .iloc usa indici numerici (posizioni). Scopri come usare entrambi con esempi.

Scopri le funzioni di perdita nel machine learning, la differenza tra loss e cost function, i tipi come MSE e MAE e le loro applicazioni nei compiti di ML.

Esplora le differenze tra media e mediana, scopri le loro applicazioni nell’analisi dei dati e come scegliere la misura giusta per diversi scenari.

Una panoramica completa per comprendere la regressione lineare multipla in R attraverso esempi.

Impara a creare e valutare un classificatore Naive Bayes usando il pacchetto Scikit-learn di Python.

Scopri le differenze chiave, le applicazioni e l’implementazione di normalizzazione e standardizzazione nel preprocessing dei dati per il machine learning.

Acquisisci sicurezza nella regressione OLS padroneggiandone le basi teoriche. Scopri come eseguire semplici implementazioni in Excel, R e Python.

Il one-hot encoding è una tecnica usata per convertire i dati categorici in un formato binario in cui ogni categoria è rappresentata da una colonna separata con 1 a indicarne la presenza e 0 per tutte le altre categorie.