Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu

Khám phá vì sao số Euler có mặt ở khắp nơi — từ ngân hàng và sinh học đến máy học và khí tượng — và cách hằng số này vận hành tăng trưởng, thay đổi liên tục.

Đây là hướng dẫn dành cho người mới, giúp bạn tiết kiệm thời gian và tránh rắc rối nếu tự cài đặt R.

Tìm hiểu cách join và merge DataFrame trong pandas bằng concat(), merge() và join() với các ví dụ thực tế.

Trong hướng dẫn này, hãy học cách áp dụng phân cụm k-means với scikit-learn trong Python

.loc chọn dữ liệu theo tên hàng và cột (nhãn), còn .iloc dùng chỉ số số học (vị trí). Học cách dùng cả hai kèm ví dụ.

Tìm hiểu về các hàm mất mát trong machine learning, bao gồm sự khác nhau giữa loss và cost function, các loại như MSE và MAE, và cách áp dụng chúng trong các tác vụ ML.

Tổng quan đầy đủ để hiểu hồi quy tuyến tính bội trong R thông qua các ví dụ.

Tìm hiểu cách xây dựng và đánh giá Bộ phân loại Naive Bayes bằng gói Scikit-learn của Python.

Khám phá những khác biệt chính, ứng dụng và cách triển khai chuẩn hóa và tiêu chuẩn hóa trong tiền xử lý dữ liệu cho học máy.

Tự tin với hồi quy OLS bằng cách nắm vững nền tảng lý thuyết. Khám phá cách triển khai đơn giản trong Excel, R và Python.

One-hot encoding là kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu phân loại sang định dạng nhị phân, trong đó mỗi hạng mục được biểu diễn bằng một cột riêng với giá trị 1 cho biết có xuất hiện và 0 cho biết không xuất hiện ở các hạng mục còn lại.

Khám phá phân tích dữ liệu với Python. Pandas DataFrame giúp thao tác dữ liệu dễ dàng, từ chọn hoặc thay thế cột và chỉ mục đến reshape dữ liệu của bạn.