Data Science Tutorials

คู่มือเชิงแนวคิดเกี่ยวกับ kernel trick — คืออะไร ช่วยให้ SVM และโมเดลเชิงเคอร์เนลอื่นๆ ทำงานได้อย่างไร และเมื่อใดควรใช้เหนือแนวทางการสร้างแบบจำลองไม่เป็นเชิงเส้นอื่นๆ

คู่มือเชิงปฏิบัติสำหรับการทดสอบ Kruskal-Wallis — คืออะไร ทำงานอย่างไร ควรใช้เมื่อใดแทน ANOVA และวิธีรันกับการตีความผลใน Python และ R

ตัวดำเนินการลาปลาซเชียนเป็นหนึ่งในเครื่องมือคณิตศาสตร์ที่ใช้กันอย่างกว้างขวางที่สุดในแมชชีนเลิร์นนิงยุคใหม่ อยู่เบื้องหลังสเปกทรัลคลัสเตอริง แมนิโฟลด์เลิร์นนิง การตรวจจับขอบภาพ และอัลกอริทึมบนกราฟ

คู่มือเชิงปฏิบัติสำหรับอนุกรมแม็คลอริน ครอบคลุมสูตรหลัก การขยายที่พบบ่อย กฎการลู่เข้า และการประยุกต์ใช้จริงในวิธีเชิงตัวเลข ฟิสิกส์ และแมชชีนเลิร์นนิง

Mann-Whitney U test เป็นการทดสอบแบบนอนพาราเมตริกที่อิงอันดับเพื่อเปรียบเทียบสองกลุ่มอิสระ เมื่อข้อมูลไม่เป็นไปตามสมมติฐานการแจกแจงปกติที่ t-test ต้องการ

คู่มือครอบคลุมการตรวจเช็กเชิงรุกที่จำเป็นด้านการทำซ้ำ ประสิทธิภาพ และการสำรองข้อมูล เพื่อให้แพลตฟอร์มข้อมูลของคุณแข็งแกร่งและเชื่อถือได้

วิธีนิวตันเป็นอัลกอริทึมหาเฉพาะคำตอบแบบทำซ้ำที่ใช้การประมาณด้วยเส้นสัมผัสเพื่อตามเข้าใกล้คำตอบของสมการที่ไม่มีรูปแบบคำตอบปิด

ภาพรวมเชิงปฏิบัติของ Regularization ในแมชชีนเลิร์นนิง — คืออะไร ทำงานอย่างไร และเมื่อใดควรใช้ L1, L2 และ Elastic Net เพื่อสร้างโมเดลที่เหมาทั่ว

เรียนรู้การใช้ฟังก์ชัน SQL RANK() เพื่อกำหนดอันดับให้แถว จัดการกรณีเสมอ และเปรียบเทียบกับ DENSE_RANK() และ ROW_NUMBER()

เรียนรู้การใช้ VLOOKUP() ใน Google Sheets เพื่อค้นหา หา และดึงข้อมูลจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ในไม่กี่วินาที

เรียนรู้การปรับจูน NVIDIA Nemotron-3-Nano-4B บนชุดข้อมูลถาม-ตอบด้านจิตวิทยา โดยใช้ GPU RTX 3090 พร้อม LoRA และ TRL หลังดาวน์โหลดโมเดลจาก Hugging Face

เรียนรู้การสร้างแอปเอเจนต์ OpenAI ที่รันภายใน Modal Sandboxes ทำงานกับไฟล์ รันโค้ด และส่งผลลัพธ์กลับมา ในเวิร์กช็อป Python แบบลงมือทำจริงนี้