Материал может быть удален по запросу правообладателя!
Описание курса:
Чему вы научитесь
Процесс ETL: загрузка, очистка, объединение данных
Построение и оценка качества модели линейной регрессии
EDA: исследовательский анализ данных
Обогащение данных для извлечение смысла
Оптимизация потребления памяти набором данных
Иерархия моделей линейной регрессии
Ансамбль моделей линейной регрессии
Экспорт и импорт данных в CSV и HDF5
Участие в соревнование Kaggle
Требования
Продвинутый Python
Основы математической статистики
Описание
Мы рассмотрим все практические аспекты применения линейной регрессии для предсказания числовых показателей энергопотребления ASHRAE в соревновании на Kaggle вплоть до формирования конечного результата.
В этом курсе:
Особенности процесса анализа данных (ETL): загрузка, очистка, объединение наборов данных с pandas.
Проведение исследовательского анализа данных для поиска зависимостей: EDA.
Использование sklearn для линейной регрессии.
Интерполяция и экстраполяция данных.
Расчет метрики качества RMSLE для моделей линейной регрессии.
Оптимизация линейной регрессии: выбор наилучших параметров и гиперпараметров.
Оптимизация потребления памяти при работе с большими данными.
Запасные модели линейной регрессии.
Ансамбли линейной регрессии для уточнения предсказания.
Экспорт и импорт данных, включая промежуточные.
Выгрузка результата для соревнования на Kaggle.
Для кого этот курс:
Аналитики Python, изучающие машинное обучение
Программисты больших данных
Исследователи больших данных
Ссылка на Продажник:
Ссылка на скачивание этого материала:
Прямая ссылка на покупку материала:
Описание курса:
Чему вы научитесь
Процесс ETL: загрузка, очистка, объединение данных
Построение и оценка качества модели линейной регрессии
EDA: исследовательский анализ данных
Обогащение данных для извлечение смысла
Оптимизация потребления памяти набором данных
Иерархия моделей линейной регрессии
Ансамбль моделей линейной регрессии
Экспорт и импорт данных в CSV и HDF5
Участие в соревнование Kaggle
Требования
Продвинутый Python
Основы математической статистики
Описание
Мы рассмотрим все практические аспекты применения линейной регрессии для предсказания числовых показателей энергопотребления ASHRAE в соревновании на Kaggle вплоть до формирования конечного результата.
В этом курсе:
Особенности процесса анализа данных (ETL): загрузка, очистка, объединение наборов данных с pandas.
Проведение исследовательского анализа данных для поиска зависимостей: EDA.
Использование sklearn для линейной регрессии.
Интерполяция и экстраполяция данных.
Расчет метрики качества RMSLE для моделей линейной регрессии.
Оптимизация линейной регрессии: выбор наилучших параметров и гиперпараметров.
Оптимизация потребления памяти при работе с большими данными.
Запасные модели линейной регрессии.
Ансамбли линейной регрессии для уточнения предсказания.
Экспорт и импорт данных, включая промежуточные.
Выгрузка результата для соревнования на Kaggle.
Для кого этот курс:
Аналитики Python, изучающие машинное обучение
Программисты больших данных
Исследователи больших данных
Ссылка на Продажник:
Скрытое содержимое для зарегистрированных пользователей!
Ссылка на скачивание этого материала:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователь группы : Vip, Администратор, Модератор, Проверенный, Свой
Прямая ссылка на покупку материала:
Для просмотра скрытого содержимого, необходимо Войти или Зарегистрироваться