Data Science Tutorials

Концептуальное руководство по трюку с ядром — что это такое, как он помогает SVM и другим ядерным моделям и когда выбирать его среди подходов к нелинейному моделированию.

Пошаговое руководство по настройке pgAdmin 4 и PostgreSQL с Docker Compose: конфигурация контейнеров, регистрация сервера и ключевые функции pgAdmin, включая Query Tool, обозреватель схем и резервное копирование/восстановление.

Критерий Манна—Уитни — это непараметрический ранговый тест для сравнения двух независимых групп, когда не выполняется предположение о нормальности, необходимое для t‑теста.

Узнайте, как полиномиальная регрессия помогает моделировать нелинейные зависимости и повышать точность прогнозов на реальных данных.

Метод Ньютона — итерационный алгоритм поиска корней, использующий аппроксимации касательной прямой, чтобы приблизиться к решению уравнений без замкнутой формулы.

Узнайте, что такое целевая функция, как она работает в оптимизации и машинном обучении, и как её определять и интерпретировать на реальных примерах.

Узнайте, как использовать функцию SQL RANK() для присвоения рейтингов строкам, обработки ничьих и сравнения с DENSE_RANK() и ROW_NUMBER().

Узнайте, что такое тест на нормальность, зачем он нужен и как использовать популярные методы — Шапиро—Уилка, Колмогорова—Смирнова и визуальные проверки — на примерах в Python и R.

Практическое руководство по геометрическим рядам: формулы для конечной и бесконечной сумм, условия сходимости и реальные примеры из финансов, физики и информатики.

Практическое руководство по рядам Маклорена: базовая формула, распространённые разложения, правила сходимости и реальные применения в численных методах, физике и машинном обучении.

Практическое введение в дифференциальные уравнения: основные типы и классификация, аналитические и численные методы решения и их реальная роль в градиентном спуске, регрессии и моделировании временных рядов.

Освойте вычисления времени в Excel. Применяйте готовые формулы прямо к своим данным.