Hướng dẫn Khoa học Dữ liệu

Hướng dẫn thực tiễn về kiểm định Kruskal-Wallis - nó là gì, hoạt động thế nào, khi nào dùng thay cho ANOVA, và cách chạy cũng như diễn giải trong Python và R.

Hướng dẫn khái niệm về kernel trick – nó là gì, cách nó hỗ trợ SVM và các mô hình dựa trên kernel khác, và khi nào nên dùng thay cho các cách tiếp cận mô hình hóa phi tuyến khác.

Tìm hiểu hàm mục tiêu là gì, cách hoạt động trong tối ưu hóa và machine learning, và cách định nghĩa, diễn giải với các ví dụ thực tế.

Hướng dẫn thực hành về cấp số nhân bao quát công thức tổng hữu hạn và vô hạn, điều kiện hội tụ, và các ứng dụng thực tế trong tài chính, vật lý và khoa học máy tính.

GELU là hàm kích hoạt mượt, có tính xác suất, vượt trội hơn các lựa chọn đơn giản như ReLU trong các kiến trúc học sâu, và đã trở thành mặc định trong các mô hình transformer như BERT và GPT.

Phương pháp Newton là thuật toán tìm nghiệm lặp sử dụng xấp xỉ tiếp tuyến để tiến gần lời giải cho các phương trình không có đáp án dạng đóng.

Hướng dẫn thực tiễn về chuỗi Maclaurin, bao quát công thức cốt lõi, các khai triển thường gặp, quy tắc hội tụ, và ứng dụng thực tế trong tính toán số, vật lý, và machine learning.

Mann-Whitney U là kiểm định phi tham số dựa trên thứ hạng để so sánh hai nhóm độc lập khi dữ liệu không đáp ứng giả định chuẩn của t-test.

Tìm hiểu cách các xấp xỉ đa thức vận hành gradient descent, XGBoost và các hàm máy tính của bạn tính mỗi ngày.

Khám phá cách hồi quy đa thức giúp mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến và cải thiện độ chính xác dự đoán trong các bộ dữ liệu thực tế.

Mở đầu thực tiễn về phương trình vi phân, bao quát các kiểu cốt lõi, phân loại, phương pháp giải tích và số, cùng vai trò thực tế của chúng trong gradient descent, hồi quy và mô hình chuỗi thời gian.

Hướng dẫn từng bước về khai triển đồng yếu (khai triển Laplace), bao quát các định nghĩa cốt lõi, ví dụ minh họa, tính chất chính, và mối liên hệ với phép nghịch đảo ma trận thông qua ma trận phụ hợp.