Data Science Tutorials

Pelajari cara membuat dan menggunakan pivot table di Google Sheets untuk merangkum, menganalisis, dan mengeksplorasi data Anda.

Tinjauan praktis tentang regularisasi dalam machine learning — apa itu, cara kerjanya, dan kapan menggunakan L1, L2, serta Elastic Net untuk membangun model yang mampu melakukan generalisasi.

Operator Laplacian adalah salah satu alat matematika yang paling banyak digunakan dalam machine learning modern. Ia berada di balik spectral clustering, manifold learning, deteksi tepi citra, dan algoritma berbasis graf.

Jelajahi bagaimana regresi polinomial membantu memodelkan hubungan nonlinier dan meningkatkan akurasi prediksi pada dataset dunia nyata.

Pelajari apa itu fungsi objektif, cara kerjanya dalam optimasi dan machine learning, serta cara mendefinisikan dan menafsirkannya dengan contoh nyata.

Panduan konseptual tentang kernel trick—apa itu, bagaimana ia memungkinkan SVM dan model berbasis kernel lainnya, serta kapan menggunakannya dibanding pendekatan lain untuk pemodelan nonlinier.

Panduan langkah demi langkah untuk menyiapkan pgAdmin 4 dan PostgreSQL dengan Docker Compose, mencakup konfigurasi container, pendaftaran server, dan fitur inti pgAdmin termasuk Query Tool, penjelajah skema, serta backup/restore.

Pelajari cara menggunakan Name Manager Excel untuk membuat, mengedit, dan menghapus named range serta menulis rumus yang lebih bersih dan mudah dirawat.

Panduan yang mencakup pemeriksaan proaktif penting seputar replikasi, performa, dan cadangan untuk menjaga platform data Anda tetap tangguh dan andal.

Metode Newton adalah algoritme pencarian akar iteratif yang menggunakan pendekatan garis singgung untuk mendekati solusi dari persamaan yang tidak memiliki jawaban bentuk tertutup.

Panduan praktis untuk uji Kruskal-Wallis—apa itu, cara kerjanya, kapan menggunakannya alih-alih ANOVA, serta cara menjalankan dan menafsirkannya di Python dan R.

Uji Mann-Whitney U adalah uji nonparametrik berbasis peringkat untuk membandingkan dua kelompok independen ketika data tidak memenuhi asumsi kenormalan yang disyaratkan uji t.