На уроке 99 мы узнаем, как выполнить проверку гипотез с двумя выборками в R. Она включает в себя проверку различий в средних и пропорциях, а также равенство дисперсий. Вы также узнаете, как кодировать тесты гипотез начальной загрузки. Урок 99 — Проверка гипотез с двумя выборками в R За последние семь уроков мы вооружились необходимой теорией проверки гипотез с двумя выборками… www.dataanalysisclassroom.com

В этом посте я перечисляю некоторые идеи, которые могут помочь вам выделиться во время поиска работы в области аналитики данных/больших данных/искусственного интеллекта/машинного обучения/обработки естественного языка/науки о данных. Вы прошли курсы, разобрались в математике, лежащей в основе машинного обучения, и выполнили несколько проектов. что дальше? Ниже приведены некоторые идеи, которые могут помочь вам выделиться / продемонстрировать свою страсть и опыт в этой области и..

Введение в понимание kmeans с реализацией на R и выбором лучшего K Алгоритмы кластеризации в машинном обучении - это неконтролируемые методы (те, которые имеют входные данные без помеченных ответов). Их цель состоит в том, чтобы выделить шаблоны данных и сгруппировать наблюдения данных в разные группы на основе их сходства. Кластеризация K-средних - это один из способов реализации алгоритма кластеризации, который успешно суммирует многомерные данные. К-средство кластеризации разделяет..

Вход в мир науки о данных Как сказал Альберт Эйнштейн, великая цель науки состоит в том, чтобы охватить наибольшее количество экспериментальных фактов путем логического вывода из наименьшего числа гипотез или аксиом. Вы можете этого не знать, но машинное обучение окружает вас повсюду. Когда вы вводите запрос в поисковую систему, именно так система определяет, какие результаты вам показывать (а также какие объявления). Давайте поговорим о нашей любимой потоковой онлайн-платформе..

Python считается простым языком программирования, и даже если вы никогда раньше не программировали, вы можете с комфортом изучить Python, поскольку он имеет простой синтаксис и легко читается. Но бывают моменты, когда мы не совершенствуемся и нам трудно продолжать обучение. Может быть много причин для блокировки, которую я разделил на две группы: одна из них является вашей внутренней блокировкой, а другая — внешней блокировкой. Внутренний блок . В этой группе у вас могут быть..

Если вы новичок в мире науки о данных, вас может ошеломить огромное количество доступной информации. Хотя жизненный цикл науки о данных может показаться сложным, при наличии подробного обзора вы сможете ориентироваться в нем как профессионал. В этой статье мы проведем вас через жизненный цикл науки о данных, исследуя все, от понимания бизнеса до развертывания модели. Я проиллюстрирую жизненный цикл науки о данных, как я лично испытал его, поэтому могут быть различия в зависимости от..