Data Science Tutorials

Een praktische gids voor meetkundige reeksen met de formules voor eindige en oneindige sommen, convergentievoorwaarden en toepassingen in financiën, natuurkunde en informatica.

Beheers tijdberekeningen in Excel. Pas direct kant-en-klare formules toe op je eigen data.

Deze gids laat veilige, op formules gebaseerde methoden en visuele samenvoegopties zien, zodat je je werkbladen kunt opmaken zonder je data te breken.

Een conceptuele gids voor de kerneltruc - wat het is, hoe het SVM’s en andere kernelgebaseerde modellen in staat stelt, en wanneer je het gebruikt boven andere aanpakken voor niet-lineaire modellering.

Een praktische gids voor de Kruskal-Wallis-toets - wat het is, hoe het werkt, wanneer je het gebruikt in plaats van ANOVA, en hoe je het uitvoert en interpreteert in Python en R.

De Laplace-operator is een van de meest gebruikte wiskundige tools in moderne machine learning. Hij ligt ten grondslag aan spectrale clustering, manifold learning, randdetectie in beelden en graafgebaseerde algoritmen.

Een praktische gids voor Maclaurin-reeksen met de kernformule, veelvoorkomende ontwikkelingen, convergentieregels en toepassingen in numerieke methoden, natuurkunde en machine learning.

De Mann-Whitney U-toets is een op rangen gebaseerde, niet-parametrische toets om twee onafhankelijke groepen te vergelijken wanneer de data niet voldoet aan de normaliteitsaannames van de t-toets.

Een gids met de essentiële proactieve checks op het gebied van replicatie, performance en back-up om je dataplatform robuust en betrouwbaar te houden.

De methode van Newton is een iteratief algoritme voor het vinden van nulpunten dat raaklijnbenaderingen gebruikt om te naderen tot de oplossing van vergelijkingen zonder gesloten-vormantwoord.

Leer wat een normaliteitstest is, waarom die ertoe doet, en hoe je veelgebruikte toetsen zoals Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov en visuele methoden gebruikt om je data te controleren + voorbeelden in Python en R.

Leer wat een doelfunctie is, hoe die werkt in optimalisatie en machine learning, en hoe je hem definieert en interpreteert met echte voorbeelden.