Data Science Tutorials

Découvrez comment utiliser les opérations sur les lignes pour convertir des matrices en forme échelonnée afin de résoudre des systèmes d'équations.

Découvrez les matrices singulières, leurs propriétés, les méthodes de détection et les implications critiques pour l'apprentissage automatique et le calcul numérique.

Découvrez ce qu'est Python, à quoi il sert et comment il se compare à d'autres solutions comme Marshmallow ou les classes de données de Python.

Découvrez comment la covariance révèle les relations entre les variables. Apprenez à le calculer et à l'interpréter dans les domaines de la statistique, de la finance et de l'apprentissage automatique.

Apprenez quand utiliser la régression de Poisson, comment interpréter les résultats par le biais des ratios de taux d'incidence et mettez en œuvre les techniques essentielles dans R.

Apprenez comment la fonction de masse de probabilité définit les distributions de probabilités discrètes. Explorez ses propriétés, ses exemples et ses différences avec les fonctions de densité de probabilité.

Comprendre le rôle de la matrice hessienne dans le calcul multivariable et l'optimisation. Découvrez comment elle est utilisée pour analyser la courbure, localiser les points critiques et guider les algorithmes dans l'apprentissage automatique.

Utilisez cette méthode pour faire de meilleures prévisions à partir de données réelles. Apprenez à minimiser les erreurs et à trouver la ligne de tendance la plus fiable.

Découvrez les matrices orthogonales à l'aide d'exemples pratiques et d'applications réelles en algèbre linéaire et en science des données.

Comprendre l'utilité de la distribution t lorsque la taille des échantillons est faible ou que la variance de la population est inconnue. Comparez-la aux distributions normale et Z pour savoir quand chacune est appropriée.

Apprenez l'algorithme d'élimination gaussienne à travers des exemples pas à pas, des implémentations de code et des applications pratiques en science des données.

Comprendre comment la loi des grands nombres soutient le raisonnement statistique. Découvrez comment il garantit la cohérence des moyennes dans le temps et permet de faire des prédictions dans des domaines tels que le sport, la finance et la science.