Data science-tutorials

Begrijp hoe de wet van de grote aantallen statistisch redeneren ondersteunt. Zie hoe die zorgt voor consistentie in gemiddelden door de tijd en voorspellingen aandrijft in onder meer sport, financiën en wetenschap.

Er is een optimaal aantal verborgen lagen en neuronen voor een kunstmatig neuraal netwerk (ANN). Deze tutorial bespreekt een eenvoudige aanpak om de optimale aantallen lagen en neuronen voor ANN's te bepalen.

Leer hoe je dashboards bouwt in Python met Dash.

Begin nu aan je data science-reis en volg deze 8 stappen om data science te leren.

Gebruik deze methode om betere voorspellingen te doen met echte data. Leer hoe je fouten minimaliseert en de meest betrouwbare trendlijn vindt.

Een likelihoodratio vergelijkt hoe goed twee hypotheses of modellen dezelfde data verklaren. Dit artikel behandelt de formule, een uitgewerkt muntworpvoorbeeld, de likelihoodratiotoets voor geneste regressiemodellen in Python en R, en diagnostische likelihoodratio’s.

Leer hoe LDA de klassenscheiding optimaliseert terwijl je de dimensionaliteit in je machinelearning-projecten verkleint.

Leer hoe je lineaire regressie in Python uitvoert met NumPy, statsmodels en scikit-learn.

Leer lineaire regressie, een statistisch model dat de relatie tussen variabelen analyseert. Volg onze stapsgewijze gids om de functie lm() in R te leren.

Ontdek hoe lineair zoeken werkt en waarom het ideaal is voor kleine, ongesorteerde datasets. Bekijk eenvoudige Python-implementaties, inclusief iteratieve en recursieve methodes, en leer wanneer je lineair zoeken boven andere algoritmes verkiest.

In deze tutorial ga je aan de slag met lijsten en leer je een efficiënte manier om lijsten van willekeurige grootte op te delen in stukken van een opgegeven grootte.

Een lijst is een samengesteld datatype waarmee je waarden kunt groeperen. Een Python-lijst is een handige manier om informatie bij elkaar op te slaan in plaats van afzonderlijk.