Benvenuti alla 150esima edizione di Variable! Scegliere gli articoli che condividiamo in questo spazio è sempre uno dei nostri punti salienti settimanali, poiché offre a noi, e si spera anche a te, l’opportunità di apprezzare la profondità e la diversità delle esperienze che i nostri autori apportano a TDS.
Non potevamo pensare a un modo migliore per celebrare questo traguardo se non quello di mettere insieme una selezione di alcune delle nostre migliori immersioni profonde recenti. Questi sono i post che potrebbero richiedere il massimo impegno sia da parte degli scrittori che degli editori, ma che soddisfano anche le loro ambizioni. Sia che affrontino argomenti introduttivi o ricerche avanzate, affrontano l’argomento con sfumature e grande dettaglio e guidano pazientemente il lettore attraverso nuove domande e flussi di lavoro. Immergiamoci!
- 9 semplici consigli per trasformarti da data scientist “impegnato” a data scientist produttivo nel 2024
Gli articoli basati su elenchi comportano il rischio di scorrere troppi elementi in fretta e di lasciare al lettore pochissime informazioni concrete. Madison HunterL’ultimo post di consulenza professionale di mostra che è possibile coprire un bel po’ di terreno e offrire consigli attuabili anche quando si divide il materiale in bocconi più digeribili. - Costruire una foresta casuale a mano in Python
Per comprendere veramente come funziona un algoritmo come la foresta casuale, pochi approcci sono più efficaci che costruirlo da soli. Questo può sembrare scoraggiante, ma fortunatamente Matt Sosna è qui per mantenerti sulla strada giusta con una guida paziente che implementa l’algoritmo da zero in Python. - Regressione logistica binaria in R
Che tu stia muovendo i primi passi con la regressione logistica o cercando un po’ di pratica pratica per la codifica in R, Antoine SoeteweyIl nuovo articolo di è la risorsa unica da non perdere: descrive quando e come utilizzare una regressione logistica binaria (univariata e multivariata), nonché come visualizzare e riportare i risultati. - 12 Punti critici del RAG e soluzioni proposte
Concludiamo con una nota simile a quella con cui abbiamo iniziato: una guida pratica e completa su un argomento tecnico tempestivo: in questo caso, Wenqi Glantzdi risoluzione dei problemi sui problemi comuni che potresti riscontrare nei flussi di lavoro di generazione aumentata di recupero e su come superarli.
Fonte: towardsdatascience.com
