Публикации по теме 'data-analysis'


Ultimate Pandas Guide: Модуль 1
Добро пожаловать в мое «Полное руководство по Pandas», здесь я помогу вам изучить основы «Pandas», потому что иногда Excel недостаточно для решения ваших проблем с данными. Панды: - Pandas — это популярная библиотека Python, которая широко используется для обработки и анализа данных. Он предоставляет быстрые, гибкие и простые в использовании структуры данных и функции, которые упрощают работу с данными в Python. Что такое Панды: - Pandas — это библиотека Python, построенная на..
Неконтролируемый анализ настроений с помощью SentiWordNet и VADER в Python
Когда мы читаем текст или предложение, мы обычно легко можем определить, является ли оно положительным, отрицательным или нейтральным. Но если нам нужно пройти через большое количество писем или предложений, работа может быть очень требовательной. Вместо этого мы могли бы выполнить анализ тональности , который сочетает в себе методы обработки естественного языка и машинного обучения для анализа тональности текстов. Анализ настроений в контексте машинного обучения можно разделить на..
Итак, какой алгоритм машинного обучения использовать?!
Как специалист по науке о данных, вы, возможно, ломали голову, пытаясь выбрать лучший алгоритм машинного обучения для своего проекта. С таким количеством доступных вариантов процесс может быть ошеломляющим и запутанным. Но не бойтесь, потому что мы здесь, чтобы упростить это для вас. Давайте начнем с ответа на фундаментальный вопрос: что пытается сделать алгоритм машинного обучения? По своей сути любой алгоритм стремится взять набор функций и преобразовать их в полезный прогноз с..
Сверхбыстрый (без кода) анализ данных в Python, вы не можете ИГНОРИРОВАТЬ!
Сделаем больше за меньшее время! Представьте сценарий: у вас мало времени, и вам нужно быстро проанализировать и преобразовать данные. Вы знакомы с необходимыми методами Pandas для сортировки, создания столбцов, визуализации и других преобразований. Однако написание кода для выполнения всего этого вручную отнимет у вас драгоценное время…
Применение функций к Pandas DataFrame с использованием map(), apply(), applymap() и pipe()
Что такое Pandas map, apply, applymap и pipe? Введение apply , applymap , map и pipe могут сбивать с толку, особенно если вы новичок в Pandas, поскольку все они кажутся довольно похожими и могут принимать функцию в качестве входных данных. Вот краткое сравнение различных методов. Мы подробно рассмотрим каждый из них, используя следующие примеры данных. # python version 3.9 # pandas version 1.4.1 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name':['John Doe', 'Mary Re',..
Основные команды SQL для науки о данных
SQL (язык структурированных запросов) — популярный язык программирования для управления реляционными базами данных. Это важный инструмент для специалистов по данным, поскольку он позволяет им легко запрашивать, обрабатывать и анализировать большие наборы данных. В этой технической статье мы рассмотрим некоторые из наиболее важных команд SQL, используемых в науке о данных. ВЫБИРАТЬ: Чтобы получить данные из базы данных, используйте оператор SELECT. Вы можете указать, какие столбцы..
Loan_Prediction — Машинное обучение
В этом случае «Учись и учись» всему, например: Бинарная классификация Мультиклассификация Унивариантный анализ Обработка пропущенных значений и выбросов Двумерный анализ * Построение модели Логистическая регрессия с использованием стратифицированной перекрестной проверки k-fold Разработка функций * Логистическая регрессия Древо решений Случайный лес Мой основной мотив для создания этого тематического исследования — представить каждую информацию с помощью графиков. Ссылка на..