Категория: Наука о данных

Изучение корреляции в Python
Эта статья призвана дать лучшее понимание очень важной техники многомерного исследования. Матрица корреляции - это, по сути, ковариационная матрица. ...подробнее
Таблица непредвиденных обстоятельств в Python
Такие оценки, как среднее значение, медиана, стандартное отклонение и дисперсия, очень полезны в случае одномерного анализа данных. Но в случае двумер...подробнее
Исследовательский анализ данных в Python | Комплект 2
В предыдущей статье мы обсудили некоторые основные методы анализа данных, теперь давайте посмотрим на визуальные методы. Давайте посмотрим на основны...подробнее
Исследовательский анализ данных в Python | Комплект 1
Исследовательский анализ данных - это метод анализа данных с помощью визуальных методов и всех статистических результатов. Мы узнаем, как применять эт...подробнее
Изучение категориальных данных
Категориальная переменная / данные (или номинальная переменная): Такие переменные принимают фиксированное и ограниченное количество возможных значени...подробнее
Изучение распределения данных | Комплект 2
Предварительное условие: изучение распределения данных | Комплект 1 Термины, связанные с исследованием распространения данных-> Коробчатая диаграм...подробнее
Изучение распределения данных | Комплект 1
Когда мы работаем в области науки о данных и машинного обучения, наш подход к обработке данных и поиску чего-то полезного основан на их распределении....подробнее
ML | Прогнозирование количества осадков с использованием линейной регрессии
Предпосылки: линейная регрессия Прогнозирование осадков - это применение науки и технологий для прогнозирования количества осадков в регионе. Важно т...подробнее
Python | Создавайте тестовые наборы данных для машинного обучения
Когда мы думаем о машинном обучении, первое, что приходит в голову, - это набор данных. Хотя существует множество наборов данных, которые вы можете на...подробнее
Кластеризация DBSCAN в ML | Кластеризация на основе плотности
Кластерный анализ или просто кластеризация - это, по сути, метод обучения без учителя, который делит точки данных на ряд определенных пакетов или груп...подробнее