Data Science Tutorials

Khám phá các cách đơn giản để chèn dấu đầu dòng trong Excel bằng phím tắt, công thức, ký hiệu và mẹo định dạng. Tìm hiểu cách tạo danh sách gọn gàng, có tổ chức ngay cả trong một ô duy nhất.

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

Hướng dẫn toàn diện này về Llama.cpp sẽ giúp bạn nắm vững những điều cốt lõi để thiết lập môi trường phát triển, hiểu các chức năng chính và khai thác năng lực của nó để giải quyết các trường hợp sử dụng trong thực tế.

Tìm hiểu cách tạo dashboard trong Power BI với hướng dẫn từng bước: từ nạp dữ liệu đến chia sẻ dashboard hoàn chỉnh với nhóm của bạn.

Các mô hình học máy rất mạnh mẽ nhưng khó diễn giải. Tuy nhiên, giá trị SHAP có thể giúp bạn hiểu cách các đặc trưng của mô hình tác động đến dự đoán.

Bạn đã sẵn sàng bắt đầu hành trình với pandas? Dưới đây là hướng dẫn từng bước để bắt đầu.

Tìm hiểu Explainable AI (XAI) và cách xây dựng niềm tin vào hệ thống AI với LIME và SHAP để diễn giải mô hình. Hiểu tầm quan trọng của minh bạch và công bằng trong các quyết định do AI dẫn dắt.

Xóa các khoảng trắng không cần thiết, gồm khoảng trắng đầu, cuối và thừa, để dữ liệu rõ ràng. Hướng dẫn này bao gồm các hàm TRIM(), SUBSTITUTE() và CLEAN(), cùng mẹo thực tế để bảng tính luôn chính xác và dễ làm việc.

Học cách trực quan hóa dữ liệu nhiều chiều trong không gian có số chiều thấp hơn bằng kỹ thuật giảm chiều phi tuyến.

Dùng Docling để chuyển đổi PDF lộn xộn thành dữ liệu có cấu trúc, có thể tìm kiếm. Tích hợp LangGraph cho suy luận tăng cường truy xuất và Streamlit cho giao diện tương tác. Xây dựng, kiểm thử và triển khai một Ứng dụng Trí tuệ Tài liệu cục bộ như ChatGPT riêng cho tài liệu của bạn.

Tìm hiểu các thành phần chính của mô hình ARIMA, cách xây dựng và tối ưu để dự báo chính xác trong Python, và khám phá các ứng dụng của nó trong nhiều ngành.

Bài viết này trình bày cách và thời điểm sử dụng phân loại k-nearest neighbors với scikit-learn. Tập trung vào khái niệm, quy trình và ví dụ. Chúng tôi cũng đề cập đến các phép đo khoảng cách và cách chọn giá trị k tốt nhất bằng xác thực chéo.