Tutoriais de Ciência de Dados

Neste tutorial, saiba como aplicar o k-Means Clustering com o scikit-learn em Python

Saiba o que é o k-means e descubra por que ele é um dos algoritmos de agrupamento mais usados na ciência de dados

Aprenda a usar os pacotes R 'class' e 'caret', ajustar hiperparâmetros e avaliar o desempenho do modelo.

Este tutorial prático se aprofunda na criação e na personalização de gráficos de linhas com o Matplotlib, uma biblioteca avançada de visualização de dados em Python.

Descubra tudo sobre a regressão logística: como ela difere da regressão linear, como ajustar e avaliar esses modelos no R com a função glm() e muito mais!

Explore o papel crucial das funções de perda no aprendizado de máquina com nosso guia abrangente. Entenda a diferença entre as funções de perda e de custo, aprofunde-se em vários tipos, como MSE e MAE, e aprenda suas aplicações em tarefas de ML.

Descubra as redes LSTM (Long Short-Term Memory) em Python e como você pode usá-las para fazer previsões do mercado de ações!

Aprenda a criar um histograma ggplot2 no R. Crie histogramas no R com base na gramática dos gráficos.

Faça seus dados se destacarem com mapas impressionantes criados com Plotly em Python

Mergulhe nos fundamentos da retropropagação em redes neurais com um guia prático para treinar e avaliar um modelo para um cenário de uso de classificação de imagens.

Este tutorial explora como criar e personalizar gráficos de linha de séries temporais no matplotlib.

Este tutorial demonstra como usar o Matplotlib, uma poderosa biblioteca de visualização de dados em Python, para criar gráficos de linha, barra e dispersão com dados do mercado de ações.