Категория: Наука о данных

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
Визуализация графиков в KDE с помощью Pandas и Seaborn
График KDE, описанный как Оценка плотности ядра , используется для визуализации плотности вероятности непрерывной переменной. Он отображает плотность ...подробнее
Как использовать Google Colab
Если вы хотите создать модель машинного обучения, но говорите, что у вас нет компьютера, который мог бы выдержать эту рабочую нагрузку, Google Colab -...подробнее
Использование функции Google Cloud для создания данных для модели машинного обучения
Предварительное условие: развертывание облачной функции на Google Cloud Platform Вы ищете данные для обучения своей модели в Интернете? Что, если мы ...подробнее