Описание [stepik] [Алексей Кожакин] Машинное обучение. Модуль 1 (Анализ данных) (2024):
Этот курс представляет собой первый модуль из серии моих курсов по машинному обучению (ML). В рамках данного курса мы будем решать задачу прогнозирования в футбольной аналитике. Основное внимание будет уделено сбору данных, которые будут использоваться в последующих модулях для прогнозирования. Помимо сбора данных, мы также освоим некоторые методы предобработки данных.
Программа курса:
- Введение:
- О курсе
- Среда разработки
- Сбор данных с использованием парсинга:
- Выбор источника данных
- Выбор метода парсинга
- Определение целевых данных
- Разработка скрипта парсинга
- Библиотека для парсинга датасета
- Обзор данных:
- Обзор датасета
- Библиотеки для анализа данных
- Очистка данных:
- Важность и цель очистки данных
- Устранение дубликатов
- Методы заполнения пропущенных данных
- Целевая переменная и входные параметры
- Валидация данных:
- Проверка качества данных после очистки и обработки
- Проверка точности на моделях
- Анализ важности признаков
- Кластерный анализ:
- Понижение размерности
- Кластерный анализ
- Добавление новых параметров
- Оценка качества модели после кластеризации
- Нормализация и стандартизация данных:
- Приведение данных к единообразному формату
- Преобразование категориальных признаков
- Оценка качества модели после нормализации
- Балансировка данных:
- Статистический анализ
- Балансировка данных
Мне нравится помогать ученикам, изучающим Python, разбираться в сложных моментах и показывать наилучший путь изучения программирования, чтобы они могли стать успешными разработчиками.
Подробнее:
Скачать курс [stepik] [Алексей Кожакин] Машинное обучение. Модуль 1 (Анализ данных) (2024):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Последнее редактирование модератором: