Data Science Tutorials

Khám phá những điều cơ bản về phân rã trị riêng và các ứng dụng của nó trong khoa học dữ liệu và học máy.

Vector riêng và giá trị riêng rất quan trọng để hiểu các phép biến đổi tuyến tính. Bài viết này trình bày diễn giải hình học, cách tính toán và vai trò của chúng trong học máy.

Tìm hiểu các nguyên lý cơ bản để triển khai đóng gói trong lập trình hướng đối tượng với Python.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ lướt qua các kỹ thuật mã hóa cùng một số tài liệu tham khảo nâng cao giúp bạn xử lý biến phân loại.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học tập hợp là gì và cách nó cải thiện hiệu suất của một mô hình học máy.

Tìm hiểu ensemble learning với Python. Hướng dẫn thực hành này bao gồm bagging vs boosting, Random Forest và XGBoost kèm ví dụ mã trên bộ dữ liệu thực.

Tăng cường kết quả học máy và khám phá ensemble trong R với gói SuperLearner: tìm hiểu thuật toán Random Forest, bagging, và nhiều hơn nữa!

Tính ngày cuối cùng của bất kỳ tháng nào với hàm EOMONTH() của Excel. Dùng nó để tinh gọn lịch tài chính, kỳ báo cáo và quy trình hàng tháng.

Lỗi non-numeric argument to binary operator trong R xảy ra khi bạn cố thực hiện phép toán trên dữ liệu không phải số, như chuỗi ký tự hoặc factor.

Hiểu cách bất định trong phép đo ảnh hưởng đến kết quả tính toán và học các công thức, phương pháp để định lượng chúng qua nhiều phép toán khác nhau.

Tìm hiểu điều gì cấu thành một bài toán hồi quy và cách thuật toán hồi quy tuyến tính hoạt động trong Python.

Học cách quản lý chi phí mô hình GPT với tiktoken trong Python. Tìm hiểu tokenization, BPE và ước tính chi phí API OpenAI hiệu quả.