Data Science Tutorials

Saiba como detectar multicolinearidade em modelos de regressão usando o fator de inflação de variância (VIF), uma ferramenta de diagnóstico importante. Este tutorial explica como o VIF é calculado, como interpretar seus valores e as técnicas para lidar com o VIF alto para melhorar a confiabilidade da modelagem de regressão.

Saiba como corrigir o SettingWithCopyWarning do Pandas: Um valor está tentando ser definido em uma cópia de uma fatia de um DataFrame.

Explore como funciona a pesquisa linear e por que ela é ideal para conjuntos de dados pequenos e não classificados. Descubra implementações simples em Python, incluindo métodos iterativos e recursivos, e saiba quando escolher a pesquisa linear em vez de outros algoritmos.

Entenda como derivar a equação característica de uma matriz e explorar suas principais propriedades. Descubra como os valores próprios e os vetores próprios revelam padrões em aplicativos de ciência de dados. Crie uma base sólida em álgebra linear para aprendizado de máquina.

Descubra os fundamentos da busca em profundidade para navegar em gráficos e árvores. Implemente o DFS em Python usando recursão e iteração, e veja como o DFS se compara à pesquisa de amplitude em primeiro lugar e ao algoritmo de Dijkstra.

Descubra o poder da média geométrica em finanças, biologia e ciência de dados. Saiba como calculá-lo, quando usá-lo e por que ele é útil para analisar as taxas de crescimento.

Aprenda a modelar e resolver problemas de otimização usando o Pyomo, uma biblioteca Python avançada. Explore exemplos práticos de otimização linear e não linear!

Descubra o impacto da multicolinearidade nos modelos de regressão. Descubra técnicas para detectar multicolinearidade e manter a confiabilidade do modelo. Saiba como lidar com a multicolinearidade com soluções práticas.

Descubra como importar dados para o R, incluindo CSV, JSON, Excel, HTML, bancos de dados, SAS, SPSS, Matlab e outros arquivos usando os pacotes populares do R.

Aprenda tudo o que você precisa saber sobre a geração de dados sintéticos. Descubra as técnicas e ferramentas que tornam os dados sintéticos essenciais para IA e aprendizado de máquina com exemplos práticos de código Python para ajudar você a começar!

Descubra as principais diferenças, aplicações e implementação da normalização e padronização no pré-processamento de dados para aprendizado de máquina.

Saiba como funciona a inteligência de enxame implementando a otimização de colônia de formigas (ACO), a otimização de enxame de partículas (PSO) e a colônia de abelhas artificiais (ABC) usando Python.