Одномерный анализ с использованием Seaborn: визуализация статистических данных Как специалист по данным, какой первый шаг вы делаете, когда получаете новый и незнакомый набор данных? Что ж, начинаем знакомиться с данными. В этом посте основное внимание уделяется ответу на этот вопрос путем анализа только одной переменной за раз, что называется одномерным анализом. Когда мы сталкиваемся с незнакомым набором данных, можно использовать одномерный анализ как способ ознакомиться с..

Оглавление :- Понимание данных . Что такое ЭДА? что такое одномерный, двумерный и многомерный анализ. Профилирование Pandas. Прежде чем погрузиться в исследовательский анализ данных (EDA), важно получить глубокое понимание данных. Это понимание включает в себя понимание различных аспектов набора данных. Чтобы понять различные аспекты набора данных, ЗАДАЙТЕ 7 ВОПРОСОВ . Давайте обсудим эти 7 вопросов с помощью очень известного «титанического» набора..

Вводный алгоритм машинного обучения для начала В этой статье мы надеемся дать краткое описание одного из самых фундаментальных алгоритмов машинного обучения: простой линейной регрессии. Линейная регрессия интуитивно понятна, но действенна. Например: учитывая количество товаров, мы хотим спрогнозировать цену, по которой компания будет продавать. Данные о прошлых продажах обозначены на диаграмме значками X. Они содержат фактические данные о том, сколько товаров продала компания (ось x )..

Глубокое обучение Одномерное прогнозирование временных рядов LSTM Примените современное прогнозирование временных рядов глубокого обучения с помощью этого шаблона. Привет, как дела, надеюсь, тоже отлично. Сегодня мы начнем с темы LSTM, которая представляет собой мощный тип нейронной сети, разработанный и оптимизированный для обработки последовательности данных временных рядов. Долговременная память (LSTM) — это следующее поколение рекуррентной нейронной сети (RNN) ,..

Какие? «Uni» — это «один», когда вы выполняете анализ одной переменной. Основная цель этого — описать данные и найти в них присущие им закономерности. Он не имеет отношения к другим данным. Вопросы, которые обычно задают на этапе анализа: У меня отсутствуют данные? Какие переменные доступны? Как визуализировать категориальные данные? Как визуализировать числовые данные? Я буду использовать набор данных советы (публично), присутствующий в библиотеке Seaborn, для следующих..