Gli RNN hanno connessioni che formano cicli diretti, che consentono alle uscite dell'LSTM di essere alimentate Gli RNN sono comunemente usati per sottotitoli di immagini, analisi di serie temporali, elaborazione Gli RNN possono elaborare input di qualsiasi lunghezza. Ecco un esempio di come funziona la funzione di completamento automatico di Google: 4.

Formato CSV Funzioni di scala Quando i tuoi dati hanno valori diversi e persino unità di misura diverse Il metodo di standardizzazione utilizza questa formula: z = (x - u) / s Dov'è zil nuovo valore, x è il Se prendi la colonna del peso dal set di dati sopra, il primo valore è 790 e il valore scalato sarà: ) che restituisce un oggetto Scaler con metodi per trasformare i set di dati. Prevedi i valori di CO2 Prevedi le emissioni di CO2 di un'auto da 1,3 litri che pesa 2300 chilogrammi

selezionare le caratteristiche indipendenti che hanno la relazione più forte con la caratteristica di destinazione nel set di dati. La libreria Scikit -learn fornisce la classe SelectKBest che può essere usata con una suite di diversi test statistici per selezionare un numero specifico di funzionalità. utilizziamo la classe SelectKBest con il test chi-squired per trovare la funzionalità migliore per il set di

Gli autoencoder sono un tipo specifico di rete neurale feedforward in cui l'input e l'output sono identici Geoffrey Hinton ha progettato autoencoder negli anni '80 per risolvere problemi di apprendimento senza Sono reti neurali addestrate che replicano i dati dal livello di input al livello di output. Quindi tentano di ricostruire l'input originale nel modo più accurato possibile. Quando l'immagine di una cifra non è chiaramente visibile, viene alimentata da una rete neurale di codifica

se non conosci alcuni degli argomenti ( che vedrai nello step sotto questa sezione ) ti consigliamo di leggere gli articoli ad essi legati prima di andare avanti. Non preoccuparti ci vorrà al massimo una decina di minuti.

L'esplorazione dei dati è di gran lunga uno degli aspetti più importanti di qualsiasi attività di analisi Impareremo come creare grafici di trama e bokeh con la sintassi di base per la trama dei panda, con cui Creeremo ciascuno di questi grafici prima con la libreria di grafica panda e poi li ricreeremo in bokeh Lavoreremo con il set di dati NIFTY-50 . Importiamo le librerie e il set di dati necessari allo scopo di visualizzazione: # Importiamo le lebrerie

Questo metodo ha senso quando ci sono molti valori mancanti in una variabile e se la variabile è di importanza mancani più alti del threshold data = data[data.columns[data.isnull().mean() < threshold]] Nello snippet di codice sopra, puoi vedere come utilizzo NumPy e panda per caricare il set di dati e impostare una soglia che qualsiasi colonna con valori mancanti superiori al 70% delle osservazioni verrà eliminata dal set di Ti consiglio di impostare il valore di soglia in base alla dimensione del tuo set di dati.

Questa è una buona opzione per la gestione di colonne/funzioni categoriali . # Sostituisci i valori nulli con la media delle colonne di appartenenza data['column_name'].fillna(data['column_name'].value_counts ().idxmax(). inplace=True) Qui utilizziamo il metodo value_counts() di panda per contare l'occorrenza di ciascun valore univoco nella colonna e quindi riempire il valore mancante con il valore più comune

Testo Lezione : Gli scienziati dei dati raccolgono e analizzano grandi insiemi di dati strutturati e Il ruolo di uno scienziato dei dati combina : Informatica. Statistica. Matematica. Il lavoro di un data scientist in genere consiste nel dare un senso a dati disordinati e non strutturati pensatori analitici di alto livello. Data scientist e data manager esperti hanno il compito di sviluppare le migliori pratiche di un'azienda

La mostruosa quantità di dati prodotti negli studi e nella medicina sta trasformando la nostra stessa percezione del processo biogeno di base, del processo decisionale clinico, delle decisioni sintomatiche : Collaborare con le parti interessate per definire gli obiettivi e il tipo di statistiche necessarie Accesso, aggiornamento, inserimento e manipolazione di grandi volumi di dati Organizzazione e coordinamento dei file di dati Un data scientist ospedaliero è la pulizia e la gestione dei dati per soddisfare lo

La Standardizzazione assicura che ogni caratteristica abbia una media di 0 e una deviazione standard di 1 , portando tutte le caratteristiche alla stessa grandezza. = osservazione, μ = media, σ = deviazione standard È possibile utilizzare il metodo StandardScaler di -0.79558708] # [ 0.84270097 -0.06119901] # [-1.32424438 1.65237317]] Verifichiamo che la media di E che la deviazione standard di ogni caratteristica (colonna) è 1 : print(scaled_data.std(axis=0)) [1

R è migliore per l'analisi ad hoc e l'esplorazione di set di dati rispetto a Python. Con i loop che hanno più di 1000 iterazioni, R batte effettivamente Python usando la funzione lapply. potrebbe lasciare alcuni dubbi sul fatto che R sia migliore per eseguire la scienza dei dati su grandi set di Le applicazioni di data science risultano più naturali in Python.

Dopo aver letto una vagonata di possibili applicazioni della data science in molti settori lavorativi detto nella prima sezione del Micro Corso, il Data Scientist è colui che oltre ad avere un Bagaglio di competenze interdiscplinari e molte soft skill, deve conoscere benissimo il mondo di rifermento per Il rischio è di diventare un'Analista dei dati aziendali, visto il poco interesse nella realtà di rifermento

A scienziati e programmatori di dati piace Python perché è un linguaggio di programmazione dinamico e Python sembra essere preferito per la scienza dei dati su R perché finisce per essere più veloce di R Si dice anche che sia migliore di R per la manipolazione dei dati.

Quali sono i linguaggi più usati o richiesti nella data science ? Andiamo a vedere uno a uno, e sfatiamo qualche falso mito...