Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience de navigation, diffuser des publicités ou du contenu personnalisés et analyser notre trafic. En cliquant sur "Tout accepter", vous consentez à notre utilisation des cookies.
Personnaliser les préférences
Nous utilisons des cookies pour vous aider à naviguer efficacement et à exécuter certaines fonctions. Vous trouverez ci-dessous des informations détaillées sur tous les cookies sous chaque catégorie de consentement.
Les cookies classés comme « Nécessaires » sont stockés sur votre navigateur car ils sont essentiels pour activer les fonctionnalités de base du site....
Toujours actif
Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.
Aucun cookie à afficher.
Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.
Aucun cookie à afficher.
Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
Aucun cookie à afficher.
Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.
Aucun cookie à afficher.
Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.
En statistiques, l’asymétrie et l’aplatissement sont deux façons de mesurer la forme d’une distribution. L’asymétrie est une mesure de l’asymétrie d’une distribution. Cette valeur peut être positive ou négative. Une asymétrie négative indique que la queue se trouve sur le côté...
Les quartiles sont des valeurs qui divisent un ensemble de données en quatre parties égales. Le premier quartile représente le 25e percentile d’un ensemble de données. Le deuxième quartile représente le 50e percentile d’un ensemble de données. Cette valeur est équivalente...
Le domaine de l’apprentissage automatique contient un ensemble massif d’algorithmes qui peuvent être utilisés pour comprendre les données. Ces algorithmes peuvent être classés dans l’une des deux catégories suivantes : 1. Algorithmes d’apprentissage supervisé : impliquent la construction d’un modèle pour estimer ou...
Vous pouvez générer rapidement unedistribution normale en Python en utilisant la fonction numpy.random.normal() , qui utilise la syntaxe suivante : numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) où: loc : Moyenne de la distribution. La valeur par défaut est 0. échelle : Écart type de la...
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être divisés en deux types distincts : les algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé . Les algorithmes d’apprentissage supervisé peuvent être classés en deux types : 1. Régression : La variable de réponse est continue. Par exemple, la variable...
Pour évaluer les performances d’un modèle sur un ensemble de données, nous devons mesurer dans quelle mesure les prédictions du modèle correspondent aux données observées. Pour les modèles de régression , la métrique la plus couramment utilisée est l’erreur quadratique moyenne...
La régression linéaire simple est une technique que nous pouvons utiliser pour comprendre la relation entre une seule variable explicative et une seule variable de réponse . En un mot, cette technique trouve une ligne qui « correspond » le mieux...
La régression linéaire simple est une technique que nous pouvons utiliser pour comprendre la relation entre une seule variable explicative et une seule variable de réponse . Cette technique trouve une ligne qui « correspond » le mieux aux données et...
Lorsque nous voulons comprendre la relation entre une seule variable prédictive et une variable de réponse, nous utilisons souvent la régression linéaire simple . Cependant, si nous souhaitons comprendre la relation entre plusieurs variables prédictives et une variable de réponse, nous...
Lorsque nous voulons comprendre la relation entre une ou plusieurs variables prédictives et une variable de réponse continue, nous utilisons souvent la régression linéaire . Cependant, lorsque la variable de réponse est catégorique, nous pouvons utiliser la régression logistique . La...
