Описательная статистика относится к процессу обобщения и представления данных осмысленным образом. Эти статистические меры предоставляют краткую информацию о распределении данных, центральных значениях и отношениях, помогая понять и интерпретировать набор данных. Описательная статистика: Иметь в виду медиана Режим Дисперсия Среднеквадратичное отклонение Квартили Выведенный статистика: Корреляция асимметрия эксцесс процентили Описательная статистика фокусируется..

Теперь из моего предыдущего блога Статистика повсюду мы поняли, что статистика — это изучение данных и то, как мы можем использовать их для принятия обоснованных решений. Существует два основных вида статистики: Описательная статистика Выводная статистика Описательная статистика похожа на описание того, что вы видите. Это способ обобщить и представить данные таким образом, чтобы их было легко понять. Вот пример: представьте, что у вас есть мешок с шариками, в..

Когда я начал работать над мини-проектами в области машинного обучения, сказать, что я был ошеломлен, было бы преуменьшением. Раньше я обращался к нескольким источникам, прежде чем сдать задание. В ходе курса я узнал, что речь идет не только о загрузке набора данных, разделении на обучение и тестирование, моделировании, тестировании и выполнении. Также нужно понимать, что представляют собой файлы входных данных — они csv? Если да, есть ли у них комментарии? Что такое разделители? Еще..

Это будет серия блогов, в которых я буду делиться фундаментальными концепциями статистики, которые необходимы специалисту по данным или аналитику данных. Прежде чем начать, я хочу, чтобы вы задали себе вопрос. Когда вы слышите слово "статистика", что первое приходит вам на ум? Давайте начнем.. Зачем нам нужна статистика? Вы наверняка слышали выражение «Данные — это богатство». Да, данные — это богатство, потому что в последние несколько лет наблюдается быстрый рост технологий,..

Мы будем использовать набор данных Титаника и попытаемся понять данные Всякий раз, когда вы начинаете проект машинного обучения, у вас будут данные из разных источников, скомпилированные в один источник. Сделав это, теперь нам нужно лучше понять все функции для прогнозирования целевой переменной. Чтобы понять основы машинного обучения, обратитесь к моему сообщению - https://medium.com/@arshren/machine-learning-demystified-4b41c3a55c99 Когда у нас есть целевая переменная,..