Veri Bilimi Eğitimleri

Mann-Whitney U testi, veriler t-testinin gerektirdiği normallik varsayımını karşılamadığında iki bağımsız grubu karşılaştırmak için sıralamalara dayalı parametrik olmayan bir testtir.

Laplasyen operatörü, modern makine öğrenmesinde en yaygın kullanılan matematik araçlarından biridir. Spektral kümeleme, manifold öğrenme, görüntü kenar tespiti ve graf tabanlı algoritmaların arkasındadır.

Polinom yaklaşımlarının, gradyan inişi, XGBoost ve bilgisayarınızın her gün hesapladığı fonksiyonları nasıl güçlendirdiğini öğrenin.

Temel türler, sınıflandırma, analitik ve sayısal çözüm yöntemleri ile bunların gradyan iniş, regresyon ve zaman serisi modellemesindeki gerçek dünya rolünü kapsayan diferansiyel denklemlere pratik bir giriş.

Kofaktör açılımına (Laplace açılımı) adım adım bir rehber: temel tanımlar, çözümlü örnekler, başlıca özellikler ve adjugat matris üzerinden matris tersine bağlantısı.

Python’un Scikit-learn paketiyle bir Naive Bayes Sınıflandırıcıyı nasıl kurup değerlendireceğinizi öğrenin.

Örnekler üzerinden R'de çoklu doğrusal regresyonu anlamaya yönelik eksiksiz bir genel bakış.

Makine öğrenmesinde veri ön işleme için normalize etme ve standartlaştırmanın temel farklarını, kullanım alanlarını ve uygulamasını keşfedin.

One-hot encoding, kategorik verileri, her kategorinin varlığını 1 ve diğer tüm kategoriler için yokluğunu 0 ile gösteren ayrı bir sütunla temsil edildiği ikili bir biçime dönüştürmek için kullanılan bir tekniktir.

PySpark’in ne olduğunu ve örneklerle nasıl kullanılabileceğini keşfedin.

Kuramsal temeline hakim olarak OLS regresyonunda güven kazanın. Excel, R ve Python'da basit uygulamaların nasıl yapıldığını keşfedin.

pandas yolculuğunuza başlamaya hazır mısınız? İşte adım adım nasıl başlayacağınıza dair bir rehber.