Брат Тук
Брат Тук
Редактор
- Регистрация
- 18/04/2023
- Сообщения
- 21.532
- Репутация
- 106.566
Последние темы автора:
- Скачать «Самый актуальный гайд по Еревану осень-зима 2026/2027»
- Скачать «Подписка на закрытые материалы (октябрь 2026)»
- Скачать «Джйотиш с нуля. Полный курс по Ведической астрологии (2025-2026 год). Месяц 14»
- Скачать «Полдень, XXII век: разбор книг братьев Стругацких. Разбор «Пикник на обочине»»
- Скачать «Как мыслить самостоятельно? Занятие 4»
-
0
- #1
Автор: Stepik
Название: Машинное обучение - Подготовка данных (Модуль 1) (2024)
Описание
Данный курс является первым модулем из серии моих курсов по машинному обучению (ML). В этом курсе в качестве задачи будет рассматриваться прогнозирование в футбольной аналитике. Мы сосредоточимся на сборе данных, которые будут использоваться для прогнозирования в следующих модулях. Помимо сбора данных, мы также применим некоторые техники предобработки данных.
Программа курса
1. Введение
О курсе
Среда разработки
2. Сбор данных с использованием парсинга
Выбор источника данных
Выбор метода парсинга
Определение целевых данных
Разработка скрипта парсинга
Библиотека прасинга датасета
3. Обзор данных
Обзор датасета
Библиотеки для анализа данных
4. Очистка данных
Важность и цель очистки данных.
Устранение дубликатов
Методы заполнения пропущенных данных.
Целевая переменная
Входные параметры
5. Валидация данных
Проверка качества данных после очистки и обработки
Проверка точност на моделях
Анализ важности признаков
6. Кластерный анализ
Понижение размерности
Кластерный анализ
Добавление новых параметров
Оценка качества модели после применения кластеризации
7. Нормализация и стандартизация данных
Приведение данных к единообразному формату.
Преобразование категориальных признаков.
Оценка качества модели после нормализации модели
8. Балансировка данных
Статистический анализ
Балансировка данных
Автор: Алексей Кожакин
Мне очень нравится помогать ученикам, изучающим Python, разбираться в сложных моментах и показывать наилучший путь изучения программирования, чтобы они могли стать успешными разработчиками.
Подробнее:
Скачать:
Название: Машинное обучение - Подготовка данных (Модуль 1) (2024)
Описание
Данный курс является первым модулем из серии моих курсов по машинному обучению (ML). В этом курсе в качестве задачи будет рассматриваться прогнозирование в футбольной аналитике. Мы сосредоточимся на сборе данных, которые будут использоваться для прогнозирования в следующих модулях. Помимо сбора данных, мы также применим некоторые техники предобработки данных.
Программа курса
1. Введение
О курсе
Среда разработки
2. Сбор данных с использованием парсинга
Выбор источника данных
Выбор метода парсинга
Определение целевых данных
Разработка скрипта парсинга
Библиотека прасинга датасета
3. Обзор данных
Обзор датасета
Библиотеки для анализа данных
4. Очистка данных
Важность и цель очистки данных.
Устранение дубликатов
Методы заполнения пропущенных данных.
Целевая переменная
Входные параметры
5. Валидация данных
Проверка качества данных после очистки и обработки
Проверка точност на моделях
Анализ важности признаков
6. Кластерный анализ
Понижение размерности
Кластерный анализ
Добавление новых параметров
Оценка качества модели после применения кластеризации
7. Нормализация и стандартизация данных
Приведение данных к единообразному формату.
Преобразование категориальных признаков.
Оценка качества модели после нормализации модели
8. Балансировка данных
Статистический анализ
Балансировка данных
Автор: Алексей Кожакин
Мне очень нравится помогать ученикам, изучающим Python, разбираться в сложных моментах и показывать наилучший путь изучения программирования, чтобы они могли стать успешными разработчиками.
Подробнее:
Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.
Скачать:
Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.
