Statistik

Was ist die Singular Value Decomposition?

Erkenntnisse und Muster freilegen: Lernen Sie die Leistungsfähigkeit der Singular Value Decomposition (SVD) in der Datenanalyse kennen.

Erforschen Sie Gibbs-Sampling: Lernen Sie die Anwendungen kennen und erfahren Sie, wie sie in der Datenanalyse eingesetzt werden.

Die Rolle der Varianz in der Statistik und der Datenanalyse: Verstehen Sie, wie man die Streuung von Daten messen kann.

Erkunden Sie die Kullback-Leibler Divergence (KL Divergence), eine wichtige Metrik in der Informationstheorie und im maschinellen Lernen.

Verstehen Sie die Maximum-Likelihood-Methode (MLE), ein leistungsfähiges Werkzeug zur Parameterschätzung und Datenmodellierung.

Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit und Vorteile von Monte Carlo Simulationen bei der Problemlösung.

Korrelationsmatrix erforschen: Korrelationen verstehen, Konstruktion, Interpretation und Visualisierung.

Einführung in das Bestimmtheitsmaß: Lernen Sie seine Bedeutung, Berechnung und Grenzen in der Regressionsanalyse kennen.

Lernen Sie den Median und seine Bedeutung in der Datenanalyse kennen. Erkunden Sie seine Berechnung, Anwendungen und Grenzen.

Visualisieren Sie Ihre Daten wie ein Profi mit Matplotlib: Ein umfassender Leitfaden für die Python-Bibliothek zum Plotten.