Data Science Tutorials

Descubra o algoritmo de clustering de deslocamento médio, suas vantagens, aplicações no mundo real e a implementação passo a passo em Python. Compare-o com o K-means para entender as principais diferenças.

Uma dependência transitiva ocorre quando um atributo em um banco de dados depende indiretamente de outro por meio de um terceiro atributo, causando redundância. Continue lendo para saber como identificar e eliminar dependências transitivas no design do banco de dados.

Saiba como o UPDATE com JOIN no SQL simplifica as atualizações entre tabelas no SQL Server. Entenda como INNER JOIN e LEFT JOIN diferem em casos de uso específicos e explore alternativas usando subconsultas ou a instrução MERGE.

Descubra como usar o teste ANOVA para comparar médias de vários grupos com exemplos claros, aplicações reais e dicas práticas para análise de dados.

A distribuição de Poisson modela a probabilidade de ocorrência de um determinado número de eventos em um intervalo fixo. Veja como ela é aplicada em cenários do mundo real, como a teoria das filas e a modelagem de tráfego.

Descubra o GitHub Codespaces, o ambiente de desenvolvimento que permite que você escreva, execute e implante seu código em qualquer lugar.

Saiba como calcular a soma total de quadrados (SST), a soma de quadrados de regressão (SSR) e a soma de quadrados de erro (SSE) para avaliar a precisão do modelo de regressão. Descubra suas relações matemáticas e como elas afetam o R-quadrado.

Saiba como a curva AUC-ROC avalia os modelos de classificação binária, concentrando-se no desempenho entre os limites, especialmente em conjuntos de dados desequilibrados. Use as bibliotecas do Python para calcular os valores de AUC e comparar os classificadores em um fluxo de trabalho.

Aprenda a fazer regressão linear simples. Domine a equação do modelo, entenda as principais suposições e diagnósticos e saiba como interpretar os resultados de forma eficaz.

Use color_palette() para separação categórica clara, cubehelix_palette() para dados sequenciais graduais e diverging_palette() para divergência clara de um ponto médio.

Descubra o significado da distribuição gaussiana, sua relação com o teorema do limite central e suas aplicações no mundo real em aprendizado de máquina e testes de hipóteses.

Aprenda a técnica de otimização Adagrad, incluindo seus principais benefícios, limitações, implementação no PyTorch e casos de uso para otimizar modelos de aprendizado de máquina.