Veri Bilimi Eğitimleri

Bir yapay sinir ağı (YSA) için gizli katman ve nöron sayısının en uygun bir değeri vardır. Bu eğitim, YSA’larda katmanlar ve nöronlar için en uygun sayıları belirlemek üzere basit bir yaklaşımı ele alır.

Dash kullanarak Python’da panolar oluşturmayı öğrenin.

Veri bilimi yolculuğunuza şimdi başlayın ve veri bilimini öğrenmek için bu 8 adımı izleyin.

Gerçek dünya verilerinden daha iyi tahminler yapmak için bu yöntemi kullanın. Hataları en aza indirmeyi ve en güvenilir eğilim doğrusunu bulmayı öğrenin.

LDA’nın, makine öğrenmesi projelerinizde boyutları azaltırken sınıf ayrımını nasıl optimize ettiğini öğrenin.

NumPy, statsmodels ve scikit-learn kullanarak Python’da doğrusal regresyon yapmayı öğrenin.

Değişkenler arasındaki ilişkiyi analiz eden bir istatistiksel model olan doğrusal regresyonu öğrenin. R'daki lm() fonksiyonunu adım adım rehberimizle keşfedin.

Doğrusal aramanın nasıl çalıştığını ve neden küçük, sıralanmamış veri kümeleri için ideal olduğunu keşfedin. Yinelemeli ve özyinelemeli yöntemler dahil basit Python uygulamalarını görün ve diğer algoritmalara kıyasla ne zaman doğrusal aramayı tercih etmeniz gerektiğini öğrenin.

Bu eğitimde listelerle çalışacak ve keyfî boyutlardaki listeleri verilen boyutta parçalara ayırmanın verimli bir yolunu öğreneceksiniz.

Liste, değerleri birlikte gruplandırabileceğiniz bileşik bir veri türüdür. Bir Python listesi, bilgileri tek tek yerine bir arada saklamanın kullanışlı bir yoludur.

Lojistik regresyon hakkında her şeyi keşfedin: doğrusal regresyondan farkı, R'de glm() ile bu modelleri nasıl kurup değerlendirileceği ve daha fazlası!

Lognormal dağılımın ne olduğunu, normal dağılımla ilişkisini ve finans, biyoloji ve makine öğrenimi genelinde nerelerde uygulandığını öğrenin.