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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
यह अध्याय कोर्स की शुरुआत कंडीशनल प्रॉबेबिलिटीज़, बेयज़ प्रमेय (Bayes' theorem), और सेंट्रल लिमिट थ्योरम की समीक्षा से करता है। इसी दौरान, आप सीखेंगे कि अक्सर संदर्भित होने वाले प्रॉबेबिलिटी डिस्ट्रीब्यूशन्स से जुड़े प्रश्नों को कैसे हल करें।
इस अध्याय में, आप एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस से जुड़े सांख्यिकीय कॉन्सेप्ट्स की तैयारी करेंगे। टॉपिक्स में डेस्क्रिप्टिव स्टैटिस्टिक्स, कैटेगॉरिकल वैरिएबल्स को संभालना, और वैरिएबल्स के बीच के संबंध शामिल हैं। ये अभ्यास आपको एनालिटिकल असेसमेंट या स्टैट्स-आधारित कोडिंग प्रश्न के लिए तैयार करेंगे।
एक्सपेरिमेंट्स और टेस्टिंग से जुड़े अहम कॉन्सेप्ट्स में गहराई से जाने के लिए कॉन्फिडेंस इंटरवल्स, हाइपोथिसिस टेस्टिंग, मल्टीपल टेस्ट्स, और पॉवर व सैंपल साइज की भूमिका की समीक्षा करें। हम त्रुटियों के प्रकारों पर भी चर्चा करेंगे और व्यवहार में उनका क्या अर्थ होता है, यह समझेंगे।
अंत में, हम रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन मॉडल्स से निकटता से जुड़े कॉन्सेप्ट्स पर बात करेंगे। अध्याय की शुरुआत बुनियादी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम्स की समीक्षा से होती है और जल्दी ही मॉडल इवैल्यूएशन, विशेष केसों को संभालने, और बायस-वेरिएंस ट्रेडऑफ तक पहुँचती है।
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