Введение В области науки о данных и машинного обучения способность извлекать ценную информацию из данных является важным навыком. Исследовательский анализ данных (EDA) служит важной ступенькой в ​​этом путешествии, позволяя нам раскрывать скрытые истории в необработанных данных и раскрывать их истинный потенциал. В этой статье мы отправимся в приключение, чтобы разгадать тайны EDA, используя возможности науки о данных и машинного обучения для преобразования данных в знания...

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..

Используемый набор данных - это данные классификации новостей. import pandas as pd import numpy as np #Train Test Split from sklearn.model_selection import train_test_split #Model Evaluation from sklearn.metrics import confusion_matrix, precision_score, recall_score, accuracy_score #from mlxtend.plotting import plot_confusion_matrix #Deep Learning import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Model, Sequential from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense,..