Data Science Tutorials

Terminalde Claude Code’u izinler, CLAUDE.md, plan modu, /loop, kancalar, /voice ve maliyet takibiyle özelleştirin. Hızlı geri dönüş sağlayan yedi yükseltme.

Bağıntılı alt sorguların SQL'de satır satır karşılaştırmaları nasıl yaptığını öğrenin. Kullanım alanlarını keşfedin ve JOIN'ler, pencere fonksiyonları veya bağıntısız sorgulardan farklarını görün.

Finans, fizik ve bilgisayar biliminde gerçek dünya uygulamalarıyla birlikte sonlu ve sonsuz toplam formüllerini ve yakınsaklık koşullarını kapsayan geometrik serilere yönelik pratik bir rehber.

Excel’de zaman hesaplarını ustalaşarak yapın. Hazır formülleri doğrudan kendi verilerinize uygulayın.

Veri platformunuzu sağlam ve güvenilir tutmak için çoğaltma, performans ve yedekleme genelinde temel proaktif kontrolleri kapsayan bir rehber.

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

GELU, derin öğrenme mimarilerinde ReLU gibi daha basit alternatiflerden daha iyi performans gösteren, düzgün ve olasılıksal bir aktivasyon fonksiyonudur ve BERT ile GPT gibi transformer modellerinde varsayılan tercih haline gelmiştir.

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

Amaç fonksiyonunun ne olduğunu, optimizasyon ve makine öğreniminde nasıl çalıştığını ve gerçek örneklerle nasıl tanımlanıp yorumlandığını öğrenin.

Newton yöntemi, kapalı formda cevabı olmayan denklemlerin çözümüne yaklaşmak için teğet doğru yaklaşımlarını kullanan yinelemeli bir kök bulma algoritmasıdır.

Makine öğreniminde düzenlileştirmenin pratik bir özeti - nedir, nasıl çalışır ve genelleyen modeller kurmak için L1, L2 ve Elastic Net ne zaman kullanılır.

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.