Hướng dẫn lập trình R

Tìm hiểu về hàm factor trong R, kèm ví dụ, cùng cấu trúc, thay đổi thứ tự levels, đổi tên levels, và cuối cùng là sắp thứ tự các giá trị phân loại.

Thực hành chọn lọc đặc trưng trong R: khám phá thuật toán Boruta, một wrapper quanh thuật toán phân loại Random Forest, và cách triển khai!

Năm mẹo hữu ích giúp bạn cải thiện hiệu quả mã R, từ dùng seq() để tạo dãy đến bỏ which() và nhiều hơn nữa!

Khi bạn biết số lần cần lặp lại một thao tác, vòng lặp for là lựa chọn tốt. Nắm vững vòng lặp for với hướng dẫn này.

Tìm hiểu hàm trong R là gì, các loại hàm trong R và cách tự tạo hàm trong R.

Tìm hiểu về mô hình tuyến tính tổng quát (GLM) và cách chúng khác với mô hình tuyến tính.

Khám phá hồi quy đa nhiệm có cấu trúc đồ thị với gói R GFLASSO qua hướng dẫn này!

Trực quan hóa dữ liệu là kỹ năng thiết yếu đối với nhà khoa học dữ liệu. Nó kết hợp thống kê và thiết kế theo những cách có ý nghĩa và phù hợp.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về H2O và xem lướt qua chức năng AutoML của nó.

Khám phá khái niệm heteroscedasticity và tác động của nó trong mô hình thống kê. Tìm hiểu cách phát hiện và xử lý. Khám phá các kỹ thuật để cải thiện mô hình hồi quy của bạn.

Phân cụm là dạng phổ biến nhất của học không giám sát, một loại thuật toán máy học dùng để rút ra suy luận từ dữ liệu không có nhãn.

Khám phá Homebrew cho khoa học dữ liệu. Tìm hiểu cách bạn có thể dùng trình quản lý gói này để cài đặt, cập nhật và gỡ bỏ các công nghệ như Apache Spark và Graphviz.