Публикации по теме 'exploratory-data-analysis'
Исследовательский анализ данных
Исследовательский анализ данных (EDA) — это процесс проведения начального исследования данных для выявления закономерностей, проверки предположений и обобщения их основных характеристик, в основном с использованием визуальных средств.
Инструменты и методы
Форма данных : количество строк (наблюдения) и столбцов (характеристики). Тип данных : Какие типы есть в ваших данных? Нужно ли вам выполнять преобразования? Взгляд на данные . Предполагает просмотр столбцов и..
Проект IBM Capstone: бизнес азиатских ресторанов в Лондоне
Проект IBM Capstone: бизнес азиатских ресторанов в Лондоне
Изучите подходящее место для азиатского ресторана в Лондоне, Англия.
Введение
Лондон — столица и крупнейший город Англии и Соединенного Королевства. Лондон считается одним из самых важных глобальных городов мира и был назван самым мощным, самым желанным, самым влиятельным, самым посещаемым, самым дорогим, устойчивым, самым привлекательным для инвестиций и самым популярным городом для работы. . Он оказывает значительное..
Жизненный цикл разработки машинного обучения
Машинное обучение дало компьютерным системам возможность автоматически обучаться без явного программирования. Но как работает система машинного обучения? Итак, его можно описать с помощью жизненного цикла машинного обучения. Жизненный цикл машинного обучения — это циклический процесс создания эффективного проекта машинного обучения. Основной целью жизненного цикла является поиск решения проблемы или проекта.
Сформулируйте проблему
Прежде чем решать проблему, если мы способны..
Пошаговый исследовательский анализ данных (EDA)
Исследовательский анализ данных (EDA) — это основа науки о данных, позволяющая ученым получить первоначальное представление о своем наборе данных, выявить закономерности и получить ценную информацию. В этой статье мы углубимся в основные методы EDA и предоставим вам примеры кода, которые помогут вам в анализе данных.
1. Импорт библиотек и загрузка данных
Начните с импорта необходимых библиотек и загрузки набора данных:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as..
Повышение эффективности исследовательского анализа данных с помощью LLM
Опыт специалиста по данным с использованием Pandas DataFrame Agent Toolkit из библиотеки LangChain
Я не могу не быть поражен всем новым программным обеспечением и библиотеками ИИ, которые выходят через день.
Кажется, что все можно решить с помощью волшебного прикосновения ChatGPT, Midjourney и миллиона других инструментов, основанных на больших языковых моделях.
Помните, сколько времени у нас ушло от использования MatLab до Theano, TensorFlow и PyTorch?
Попрощайтесь с нормальной..
Исследовательский анализ данных {EDA} в машинном обучении
Что такое исследовательский анализ данных {EDA}?
Анализируйте данные, используя такие инструменты, как статистика, линейная алгебра и другие инструменты.
Почему EDA?
Важный этап перед ML моделированием Лучше понимать данные, чтобы упростить выбор модели машинного обучения.
Как ЭДА?
С использованием графических библиотек, таких как matplotlib, seaborn и т. д. С использованием статистики и других библиотек для получения информации о данных
Анализ ЭДА:..
Устроишь ли ты второе свидание? — Прогнозирующая модель коэффициентов соответствия при знакомствах
Авторы: Алан Ван (ведущий специалист), Зоеб Джамал, Джастин Гонг, Брэндон Пэн, Ковун Чон и Яшас Джейн.
Введение
При выборе романтического партнера в игру вступают многие качества. Особенно на первом свидании, которое во многом зависит от первоначальных впечатлений, решение часто искажается поверхностными факторами, такими как физические характеристики и род занятий. Наши данные внимательно изучают, как эти типы факторов влияют на уровень привлекательности. Этот набор данных,..
