Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu

Tìm hiểu cách cài đặt, nạp, cập nhật và quản lý gói R từ CRAN, Bioconductor và GitHub. Bao gồm renv, devtools và tài liệu gói.

Trong hướng dẫn R này, bạn sẽ thực hiện web scraping, gọi một API tài chính và dùng một htmlwidget để tạo biểu đồ chuỗi thời gian tương tác nhằm triển khai một chiến lược giao dịch thuật toán đơn giản

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng các hàm apply trong R, các biến thể của chúng và một vài hàm liên quan áp dụng cho các cấu trúc dữ liệu khác nhau.

Trong bài viết này, tìm hiểu cách nhập tệp Excel vào R với thư viện readxl.

Khám phá web scraping trong R với rvest qua một dự án thực tế: trích xuất, tiền xử lý và phân tích đánh giá Trustpilot với tidyverse và tidyquant, và còn nhiều hơn nữa!

Cái nhìn thực tiễn, ưu tiên toán học về điểm yên ngựa - khác gì so với cực tiểu/cực đại cục bộ, cách nhận diện bằng gradient và Hessian, và vì sao chúng xuất hiện thường xuyên trong tối ưu hóa nhiều chiều và huấn luyện mạng nơ-ron.

Tìm hiểu cách tính độ lệch chuẩn mẫu và ý nghĩa của nó trong phân tích thống kê. Khám phá ví dụ và thực hành tốt để diễn giải dữ liệu trong thực tế.

Tìm hiểu cách SARIMA mở rộng ARIMA để xử lý mùa vụ, hiểu bảy tham số của nó, và xây dựng một mô hình khả dụng trong Python từ thu thập dữ liệu đến dự báo.

Trong Pandas, bạn có thể lưu một DataFrame vào tệp CSV bằng phương thức df.to_csv('your_file_name.csv', index=False), trong đó df là DataFrame của bạn và index=False giúp không thêm cột chỉ mục.

Hướng dẫn scikit-learn này sẽ dẫn bạn xây dựng bộ phân loại tin giả với sự trợ giúp của các mô hình Bayes.

Hướng dẫn scikit-learn dự đoán số trận thắng MLB mỗi mùa bằng cách mô hình hóa dữ liệu với mô hình phân cụm KMeans và các mô hình hồi quy tuyến tính.

Hướng dẫn ngắn về cách thu thập dữ liệu do Javascript tạo ra bằng R với PhantomJS.