ในบทที่ 99 เราเรียนรู้วิธีดำเนินการทดสอบสมมติฐานสองตัวอย่างใน R ซึ่งรวมถึงการทดสอบความแตกต่างในค่าเฉลี่ยและสัดส่วน และความเท่าเทียมกันของความแปรปรวน คุณจะได้เรียนรู้วิธีเขียนโค้ดการทดสอบสมมติฐานบูตสแตรป บทที่ 99 - การทดสอบสมมติฐานสองตัวอย่างใน R ในเจ็ดบทเรียนที่ผ่านมา เราได้เตรียมทฤษฎีที่จำเป็นของการทดสอบสมมติฐานสองตัวอย่างไว้แล้ว… www.dataanalysisclassroom.com

ในโพสต์นี้ ฉันแสดงรายการแนวคิดที่อาจช่วยให้คุณโดดเด่นในระหว่างการหางานในการวิเคราะห์ข้อมูล / BigData / ปัญญาประดิษฐ์ / การเรียนรู้ของเครื่องจักร / การประมวลผลภาษาธรรมชาติ / วิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณได้เรียนหลักสูตรต่างๆ เข้าใจคณิตศาสตร์เบื้องหลังแมชชีนเลิร์นนิง และได้ทำโปรเจ็กต์บางอย่างแล้ว อะไรต่อไป? ต่อไปนี้เป็นแนวคิดบางส่วนที่อาจช่วยให้คุณโดดเด่น/แสดงความหลงใหลและความเชี่ยวชาญในสาขานี้ และโดดเด่นในระหว่างการหางาน คุณสามารถทำงานวิจัยคนเดียว กับเพื่อนร่วมชั้น/เพื่อน หรือกับอาจารย์ได้..

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการทำความเข้าใจ kmean ด้วยการนำไปใช้งานใน R และการเลือก K ที่ดีที่สุด อัลกอริธึมการจัดกลุ่มใน Machine Learning เป็นเทคนิคที่ไม่ได้รับการดูแล (ซึ่งมีข้อมูลอินพุตโดยไม่มีการตอบกลับที่มีป้ายกำกับ) วัตถุประสงค์ของพวกเขาคือการวาดรูปแบบข้อมูลและการสังเกตข้อมูลคลัสเตอร์เป็นกลุ่มต่างๆ ตามความคล้ายคลึงกัน การจัดกลุ่ม K-Means เป็นวิธีหนึ่งในการนำอัลกอริธึมการจัดกลุ่มไปใช้ซึ่งสามารถสรุปข้อมูลที่มีมิติสูงได้สำเร็จ การแบ่งกลุ่มแบบเคมีนแบบ K..

เข้าสู่โลกแห่งวิทยาศาสตร์ข้อมูล ดังที่อัลเบิร์ต ไอน์สไตน์กล่าวไว้ว่า จุดมุ่งหมายอันยิ่งใหญ่ของวิทยาศาสตร์คือการครอบคลุมข้อเท็จจริงเชิงทดลองจำนวนมากที่สุดโดยการอนุมานเชิงตรรกะจากสมมติฐานหรือสัจพจน์จำนวนน้อยที่สุด คุณอาจไม่รู้ แต่การเรียนรู้ของเครื่องนั้นอยู่รอบตัวคุณ เมื่อคุณพิมพ์ข้อความค้นหาลงในเครื่องมือค้นหา วิธีการที่เครื่องยนต์จะพิจารณาว่าจะแสดงผลลัพธ์ใดให้คุณเห็น (และโฆษณาใดด้วย) มาพูดถึงแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งออนไลน์ที่เราชื่นชอบอย่าง 'Netflix'..

Python ถือเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้งานง่าย และแม้ว่าคุณจะไม่เคยเขียนโค้ดมาก่อน คุณก็สามารถเรียนรู้ Python ได้อย่างสะดวกสบาย เนื่องจากมีไวยากรณ์ที่เรียบง่ายและอ่านง่าย แต่มีหลายครั้งที่เราไม่พัฒนาและเราพบว่ามันยากที่จะเรียนรู้ต่อไป อาจมีสาเหตุหลายประการสำหรับการบล็อก ซึ่งฉันได้แบ่งออกเป็นสองกลุ่ม กลุ่มหนึ่งคือบล็อกภายในของคุณและอีกกลุ่มหนึ่งคือบล็อกภายนอก บล็อกภายใน — ในกลุ่มนี้ คุณอาจประสบปัญหาเนื่องจากคุณไม่ได้ให้เวลาเพียงพอในการเรียนรู้แนวคิดและฝึกฝน..

หากคุณยังใหม่ต่อโลกแห่งวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณอาจรู้สึกล้นหลามกับข้อมูลที่มีอยู่มากมาย แม้ว่าวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจดูซับซ้อน แต่ด้วยภาพรวมที่ชัดเจน คุณสามารถนำทางได้เหมือนมืออาชีพ ในบทความนี้ เราจะพาคุณเดินทางผ่านวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยสำรวจทุกสิ่งตั้งแต่ความเข้าใจทางธุรกิจไปจนถึงการปรับใช้แบบจำลอง ฉันจะอธิบายวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลตามประสบการณ์ส่วนตัวของฉัน ดังนั้นอาจมีการเปลี่ยนแปลงขึ้นอยู่กับสถานที่ทำงานของคุณ ความซับซ้อนของข้อมูลของคุณ หรือข้อจำกัดด้านกฎระเบียบ..