Лекция 1. Анализ данных на Python в примерах и задачах. Часть 1 |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-10-04 20:00 анализ больших данных, теория программирования, алгоритмы кластеризации 1. Описательные статистики. Квантили, квартили. Гистограммы. Ядерные оценки плотности. 2. Описательные статистики. Ящики с усами. Выбросы. Медиана и среднее арифметическое как типичные наблюдения. 3. Иерархический кластерный анализ. Кластер, расстояния между объектами, расстояния между кластерами. 4. Метод к-средних. Примеры. 5. Проверка статистических гипотез). Гипотезы согласия, однородности, независимости, гипотезы о параметрах распределения. 6. Проверка статистических гипотез (процедуры Python). 7. A/B тестирование. Тест для пропорций. 8. Линейный регрессионный анализ. Модель, интерпретация оценок коэффициентов, множественный коэффициент детерминации. 9. Прогнозирование на основе регрессионной модели с сезонными индикаторными (фиктивными, структурными) переменными. Больше лекций по этой теме в альбоме: https://vk.com/videos288422991?section=album_7 Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|