資料科學是組織、處理和分析海量資料以從中提取知識和見解的過程。它涉及許多不同的領域，包括統計和數學建模、從資料來源提取資料以及資料視覺化方法。通常需要使用大資料技術來收集結構化和非結構化資料。在接下來的部分中，我們將探討資料科學的幾個應用以及 Python 在這些應用中如何發揮作用。Python 是一種廣泛使用的、高階的、通用的、面向物件的和解釋型語言。要使用 Python 執行任務，只需要… 閱讀更多

Python 是一種通用的、面向物件的、解釋型的、高階語言，在市場上非常受歡迎。Python 有一個非常豐富的庫，其中包含幾乎所有用途的預定義程式碼，並且要使用 Python 執行任務，只需要邏輯，因為大部分編碼部分由 Python 本身處理。Python 擁有龐大的開發者社群，為新手和經驗豐富的 Python 使用者提供了額外的好處，即不會出現任何錯誤問題。在進入 Python 用於資料科學的介紹之前，讓我們先了解一些資料科學的基礎知識。什麼是資料科學？… 閱讀更多

在自然語言處理中，中間語言和轉移技術被用來促進語言翻譯和其他與語言相關的活動。這些技術很有價值，因為它們能夠自動將文字從一種語言翻譯成另一種語言，這在多種情況下可能是有益的，例如國際交流或處理大量多語言文字資料。在這篇文章中，我們將檢查和對比中間語言方法與轉移方法。什麼是中間語言方法？中間語言方法是自然語言處理中將文字從一種語言翻譯成另一種語言的方法。它的基礎是… 閱讀更多

Welch 檢驗是標準 ANOVA 檢驗的擴充套件，它允許不同的樣本量和方差。通常，ANOVA 檢驗中比較的樣本可能沒有可比的方差或樣本量。在某些情況下，應該執行 Welch 檢驗而不是標準 ANOVA 檢驗，因為它可能不可接受。在這篇文章中，我們將詳細瞭解 Welch 檢驗什麼是 Welch 檢驗？Welch 檢驗是 ANOVA 檢驗的一種變體，用於比較兩個或多個樣本的均值。ANOVA 確定… 閱讀更多

協方差分析 (ANCOVA) 是一種有用的統計方法，因為它允許在分析中包含協變數，這可能有助於調整輔助變數並提高組比較的精度。這些額外的因素或協變數可以使用 ANCOVA 納入研究。為了確保觀察到的組間差異是由正在研究的治療或干預引起的，而不是由無關因素引起的，可以使用 ANCOVA 來調整協變數對組均值的影響。這可以使組之間的比較更準確，並提供… 閱讀更多

從 Z 分數獲得 P 值是一個典型的統計過程。Z 分數，有時也稱為標準分數，表示一個值與正態分佈均值的標準差數。Z 分數可用於評估特定值出現在正態分佈中的機率。P 值是在零假設為真的情況下獲得至少與觀察到的檢驗統計量一樣嚴重的檢驗統計量的機率。由於 Z 分數通常是檢驗統計量，因此從 Z 分數確定 P 值允許… 閱讀更多

學生化殘差通常用於迴歸分析中，以識別資料中潛在的異常值。異常值是指與資料整體趨勢明顯不同的點，它會對擬合模型產生重大影響。透過識別和分析異常值，您可以更好地瞭解資料中的潛在模式並提高模型的準確性。在這篇文章中，我們將仔細研究學生化殘差以及如何在 python 中實現它。什麼是學生化殘差？“學生化殘差”一詞指的是一類特殊的殘差，它們… 閱讀更多

Dunn 檢驗是一種用於比較多個樣本均值的統計技術。當需要比較多個樣本的均值以識別哪些樣本之間存在顯著差異時，Dunn 檢驗經常用於各種學科，包括生物學、心理學和教育學。我們將在本文中深入探討 Dunn 檢驗，以及 python 實現。什麼是 Dunn 檢驗？Dunn 檢驗是一種用於比較多個樣本均值的統計分析。它是一種多重比較檢驗，用於比較兩個以上樣本的均值，以識別… 閱讀更多

許多統計檢驗和程式假設資料是正態的並且具有相等的方差。這些標準通常決定研究人員是否可以應用引數檢驗或非引數檢驗、以特定方式構建假設等等。Bartlett 檢驗是一個突出的推論統計檢驗，處理來自正態分佈的資料。這篇文章將向您展示如何在 python 中執行 Bartlett 檢驗。什麼是 Bartlett 檢驗？Bartlett 檢驗是一種統計檢驗，用於確定樣本是否具有相等的方差。它是一種假設檢驗，分析兩個或多個樣本的方差，以檢視… 閱讀更多

引言顧名思義，機器學習是指建立能夠從各種型別資料中學習的計算機演算法的實踐。更廣義地講，Arthur Samuel 認為“機器學習是一門科學領域，它賦予計算機學習的能力，而無需明確地進行教授。”它們經常被用來處理各種日常問題。過去用於執行機器學習任務的演算法、數學方程式和統計計算都是手動編碼的。因此，這個過程既耗時又具有挑戰性，而且效率低下。但由於許多庫、框架和模組的存在，... 閱讀更多