Data Science Tutorials

Aflați cum să utilizați Name Manager din Excel pentru a crea, edita și șterge intervale denumite și pentru a scrie formule mai curate, mai ușor de întreținut.

Un ghid practic despre seriile geometrice care acoperă formulele pentru sume finite și infinite, condițiile de convergență și aplicații reale în finanțe, fizică și informatică.

Acest ghid vă conduce prin abordări sigure, bazate pe formule, și opțiuni de îmbinare vizuală, pentru a vă ajuta să vă formatați foile de lucru fără a vă strica datele.

Un ghid practic despre seriile Maclaurin care acoperă formula de bază, dezvoltările uzuale, regulile de convergență și aplicațiile din lumea reală în metode numerice, fizică și machine learning.

Aflați cum subinterogările corelate fac comparații rând-cu-rând în SQL. Descoperiți cazuri de utilizare și cum diferă de JOIN-uri, funcții de fereastră sau interogări necorelate.

Un ghid conceptual despre trucul cu kernel – ce este, cum permite SVM-urilor și altor modele pe bază de kernel să funcționeze și când să îl alegeți în locul altor abordări de modelare neliniară.

Un ghid pas cu pas pentru configurarea pgAdmin 4 și PostgreSQL cu Docker Compose, acoperind configurarea containerelor, înregistrarea serverului și funcțiile esențiale pgAdmin, inclusiv Query Tool, browserul de scheme și backup/restaurare.

Aflați ce este o funcție obiectiv, cum funcționează în optimizare și învățare automată și cum să o definiți și interpretați cu exemple reale.

Operatorul Laplacian este unul dintre cele mai utilizate instrumente matematice în machine learningul modern. Se află în spatele clusterizării spectrale, învățării pe varietăți, detecției muchiilor în imagini și algoritmilor pe grafuri.

O prezentare practică a regularizării în învățarea automată – ce este, cum funcționează și când să folosiți L1, L2 și Elastic Net pentru a construi modele care generalizează.

Metoda lui Newton este un algoritm iterativ de găsire a rădăcinilor care folosește aproximații cu tangente pentru a se apropia de soluția ecuațiilor fără răspuns în formă închisă.

O analiză aprofundată a arhitecturii ResNet, acoperind modul în care învățarea reziduală și conexiunile skip rezolvă problemele gradientului care dispare și ale degradării, care îngreunează antrenarea rețelelor neuronale profunde.