Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách dùng gói boot để thu được các loại khoảng tin cậy bootstrap khác nhau.

Tìm hiểu về box plot trong R, bao gồm khái niệm, thời điểm nên dùng, cách triển khai và cách chúng khác với histogram.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách xây dựng chatbot bằng chatterbot trong Python.

Học cách biến đổi và nạp (ETL) một pipeline dữ liệu từ đầu bằng R và SQLite để thu thập tweet theo thời gian thực và lưu trữ cho các phân tích sau này.

Khám phá cardinality là gì và cách nó tác động đến xử lý dữ liệu, phân tích và học máy. Tìm hiểu các chiến lược và kỹ thuật thực tiễn để quản lý high cardinality, từ tiền xử lý dữ liệu đến các công cụ tối ưu hóa nâng cao.

Học cách chuyển cột bảng trong bảng tính thành chữ thường bằng .str.lower().

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách viết các truy vấn điều kiện trong PostgreSQL bằng biểu thức điều kiện CASE của PostgreSQL.

Khám phá cách CatBoost đơn giản hóa việc xử lý dữ liệu phân loại với hàm CatBoostClassifier(). Hiểu rõ những khác biệt chính giữa CatBoost và XGBoost để đưa ra lựa chọn sáng suốt cho dự án machine learning của bạn.

Khám phá các phân phối có đuôi nặng nơi các phương pháp thống kê truyền thống không áp dụng. Tìm hiểu cách phân phối Cauchy mô hình hóa hiệu quả các hiện tượng trong đó sự kiện cực đoan xảy ra thường xuyên hơn mong đợi.

Khám phá định nghĩa về độ trung tâm, tìm hiểu các loại thước đo độ trung tâm trong phân tích mạng và chọn thước đo phù hợp nhất cho một mạng cụ thể!

Định lý giới hạn trung tâm cho biết với kích thước mẫu đủ lớn, phân phối lấy mẫu của trung bình sẽ tuân theo phân phối chuẩn, bất kể phân phối của quần thể. Tìm hiểu công thức, các điều kiện then chốt và ứng dụng trong thống kê và học máy.

Tìm hiểu cách suy ra phương trình đặc trưng của một ma trận và khám phá các thuộc tính cốt lõi của nó. Khám phá cách trị riêng và vectơ riêng hé lộ các mẫu trong ứng dụng khoa học dữ liệu. Xây dựng nền tảng vững chắc về đại số tuyến tính cho học máy.