Это одна из изначально глупо звучащих, но широко используемых концепций машинного обучения. Как следует из самого названия, эта концепция используется для того, чтобы сделать некоторые выводы на основе данных. Определение. Это процесс, используемый для выдвижения некоторых требований ко всему населению на основе статистического и логического анализа, проведенного на ограниченном количестве данных. Причина использования слова «утверждения» заключается в том, что вы не можете быть..

Используйте эту простую структуру из трех частей, чтобы ускорить ваш EDA Вы тратите много времени на выяснение того, как структурирован ваш набор данных и что в нем спрятано? Вы точно не одиноки. Конечно, все мы иногда чувствуем себя аистом, пытающимся поймать рыбу в воде, открывая новый набор данных. Начав новый проект, мы легко можем потеряться и потерять время на выяснение того, какие функции важны. Или, что еще хуже, мы можем прыгнуть прямо в воду и провести сложный анализ с..

Обнаружение аномалий - это выявление редких элементов, событий или наблюдений, вызывающих подозрения, поскольку они значительно отличаются от большинства данных. Обычно аномальные элементы приводят к возникновению каких-либо проблем, таких как мошенничество с кредитными картами, вторжение в сеть, медицинская диагностика, мониторинг состояния системы. Обнаружение аномалий работает на двух основных предпосылках Аномалии в данных встречаются очень редко. Их особенности существенно..

Обновление : эта статья является частью серии, в которой я исследовал временные ряды. Ознакомьтесь с полной серией: Часть 1 , Часть 2, Часть 3 . Вступление У меня есть среднемесячные температуры во Флориде с 1743 года, о которых я говорил в предыдущей статье. В этой статье я сначала объясню в основном некоторые модели и их определение, а также покажу вам основные операции во временных рядах с использованием таких моделей, как ARIMA, SARIMA с этим набором данных. Не объясняй..