Скоро! Машинное обучение - Подготовка данных (Модуль 1) [stepik] [Алексей Кожакин]

[SHAREWOOD]

Складчина: Машинное обучение - Подготовка данных (Модуль 1) [stepik] [Алексей Кожакин]​

Описание:

Этот курс представляет собой первую часть моей серии обучающих программ по машинному обучению (ML). Главная тема данного курса - прогнозирование в рамках футбольной аналитики. Мы уделим большое внимание сбору информации, которая затем будет использоваться для прогнозов в последующих модулях. Кроме сбора информации, мы также внедрим различные методы предварительной обработки данных.

План курса

1. Вступление
Описание курса
Среда программирования

2. Извлечение данных с помощью парсинга
Выбор ресурса для сбора данных
Тип метода парсинга
Определение целевых данных
Создание скрипта для парсинга
Использование библиотеки для парсинга данных

3. Анализ данных
Обзор набора данных
Библиотеки для исследования данных

4. Очистка данных
Значимость и цель процесса очистки данных.
Удаление дубликатов
Подходы к заполнению пропущенных значений.
Целевой показатель
Вводные данные

5. Валидация данных
Оценка качества данных после очистки и обработки
Тестирование точности на моделях
Анализ важности характеристик

6. Кластеризация
Уменьшение размерности
Кластерный анализ
Добавление новых параметров
Оценка производительности модели после выполнения кластеризации

7. Нормализация и стандартизация данных
Приведение данных к однородному формату
Трансформация категорийных признаков
Оценка производительности модели после нормализации

8. Балансировка данных
Статистический анализ
Балансировка набора данных

Преподаватель: Алексей Кожакин
Мне нравится помогать студентам, изучающим Python, понимать сложные концепции и показывать им оптимальный способ обучения программированию, чтобы они могли стать успешными разработчиками.

Стоимость: 500 р.
Скрытая ссылка

Материал «Машинное обучение - Подготовка данных (Модуль 1) [stepik] [Алексей Кожакин]», возможно, скоро появится на SHAREWOOD.

Воспользуйтесь поиском, может быть, он уже опубликован.