Админ. и Програм. Скачать [Stepik] Алексей Кожакин ― Машинное обучение - Модуль 1 (Анализ данных) (2024)

[superslivman]

[Stepik] Алексей Кожакин ― Машинное обучение - Модуль 1 ( Анализ данных) (2024)



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.

ИСТОЧНИК

Этот курс доступен с подпиской: Премиум и Премиум MAX

СКАЧАТЬ

Этот курс доступен с подпиской: Премиум и Премиум MAX