Data Science Revealed: Inżynieria cech, wizualizacja danych, rozwój potoków i dostrajanie hiperparametrów

Ocena:   (1,6 na 5)

Data Science Revealed: Inżynieria cech, wizualizacja danych, rozwój potoków i dostrajanie hiperparametrów (Chris Nokeri Tshepo)

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.

Oryginalny tytuł:

Data Science Revealed: With Feature Engineering, Data Visualization, Pipeline Development, and Hyperparameter Tuning

Zawartość książki:

Sekcja 1: Metody parametryczneRozdział 1: Wprowadzenie do prostej regresji liniowejCel rozdziału: Wprowadzenie czytelnika do metod parametrycznych i zrozumienie podstawowych założeń regresji. Podtematy - Założenia regresji. - Wykrywanie brakujących wartości. - Analiza opisowa. - Zrozumienie korelacji. o Wykreślenie macierzy korelacji Pearsona. - Określanie kowariancji. o Wykreślanie macierzy kowariancji. - Tworzenie i przekształcanie tablic. - Dzielenie danych na treningowe i testowe. - Normalizacja danych. - Znajdowanie najlepszych hiper-parametrów dla modelu. - Tworzenie własnego modelu. - Przegląd wydajności modelu. o Średni błąd bezwzględny. o Średni błąd kwadratowy. o Średni błąd pierwiastka kwadratowego. o R-kwadrat. o Wykres wartości rzeczywistych w stosunku do wartości przewidywanych. - Diagnoza rezydualna. o Normalny wykres Q-Q. o Wykres wpływu D Cooka. o Wykres wartości przewidywanych vs. wartości rezydualne. o Wykres wartości dopasowanych vs. wartości rezydualne. o Wykres wartości dźwigni vs. wartości rezydualne. o Wykres wartości dopasowanych vs. przestudiowane wartości rezydualne. o Wykres wartości dźwigni vs. przestudiowane wartości rezydualne.

Rozdział 2: Zaawansowane metody parametryczneCel rozdziału: Najważniejsze metody radzenia sobie z problemem niedopasowania i nadmiernego dopasowania. Podtematy - Kwestia współliniowości. - Poznanie metod radzenia sobie z problemem niedopasowania i nadmiernego dopasowania. - Zrozumienie modeli regresji Ridge, RidgeCV i Lasso. - Znalezienie najlepszych hiper-parametrów dla modelu. - Tworzenie regularnych modeli. - Porównywanie wydajności różnych metod regresji. o Średni błąd bezwzględny. o Średni błąd kwadratowy. o Średni błąd pierwiastka kwadratowego. o R-kwadrat. o Wykresowanie wartości rzeczywistych względem wartości przewidywanych.

Rozdział 3: Analiza szeregów czasowychCel rozdziału: Obejmuje model identyfikacji trendów i wzorców w danych sekwencyjnych oraz sposób prognozowania szeregów. - Czym jest analiza szeregów czasowych? - Podstawowe założenia analizy szeregów czasowych. - Różne rodzaje modeli analizy szeregów czasowych. - Model ARIMA. - Test stacjonarności. o Przeprowadzenie testu ADF Fullera. - Test białego szumu. - Test korelacji. o Wykres opóźnienia. o Wykres opóźnienia vs. wykres autokorelacji. o Wykres ACF. o Wykres PACF. - Zrozumienie trendów, sezonowości i trendów. o Wykreślenie komponentów sezonowych. - Wygładzanie szeregów czasowych przy użyciu technik średniej ruchomej, odchylenia standardowego i wykładniczego. o Wykreślanie wygładzonych szeregów czasowych. - Określanie stopy zwrotu i kroczącej stopy zwrotu. - Określanie parametrów modelu ARIMA. - Budowa modelu ARIMA. - Prognoza ARIMA. o Wykreśl prognozę. - Diagnoza resztowa.

Rozdział 4: Wysoka jakość szeregów czasowychCel rozdziału: Eksploracja Prophet dla lepszej prognozy szeregów czasowych. - Różnica między modelem statystycznym a Prophet. - Zrozumienie komponentów w Prophet. - Wstępne przetwarzanie danych. - Opracowanie modelu przy użyciu Prophet. - Prognozowanie serii. o Wykreślanie prognoz. o Wykreślanie komponentów sezonowych. - Ocena wydajności modelu przy użyciu Prophet. Rozdział 4: Regresja logistycznaCel rozdziału: Wprowadzenie do regresji logistycznej - potężnego modelu klasyfikacji. Podtematy - Znajdowanie brakujących wartości.

Dodatkowe informacje o książce:

ISBN:9781484268698
Autor:
Wydawca:
Oprawa:Miękka oprawa
Rok wydania:2021
Liczba stron:252

Zakup:

Obecnie dostępne, na stanie.

Inne książki autora:

Wdrażanie uczenia maszynowego w finansach: Systematyczne podejście do predykcyjnej analizy ryzyka i...
Połączenie uczenia maszynowego (ML) i głębokiego...
Wdrażanie uczenia maszynowego w finansach: Systematyczne podejście do predykcyjnej analizy ryzyka i wydajności portfeli inwestycyjnych - Implementing Machine Learning for Finance: A Systematic Approach to Predictive Risk and Performance Analysis for Investment Portfolios
Data Science Revealed: Inżynieria cech, wizualizacja danych, rozwój potoków i dostrajanie...
Sekcja 1: Metody parametryczneRozdział 1: Wprowadzenie do...
Data Science Revealed: Inżynieria cech, wizualizacja danych, rozwój potoków i dostrajanie hiperparametrów - Data Science Revealed: With Feature Engineering, Data Visualization, Pipeline Development, and Hyperparameter Tuning
Ekonometria i nauka o danych: Zastosowanie technik Data Science do modelowania złożonych problemów i...
Poznaj zastosowanie metod uczenia maszynowego w...
Ekonometria i nauka o danych: Zastosowanie technik Data Science do modelowania złożonych problemów i wdrażania rozwiązań dla problemów ekonomicznych - Econometrics and Data Science: Apply Data Science Techniques to Model Complex Problems and Implement Solutions for Economic Problems
Data Science Solutions with Python: Szybkie i skalowalne modele wykorzystujące Keras, PySpark MLlib,...
Zastosuj uczenie nadzorowane i nienadzorowane do...
Data Science Solutions with Python: Szybkie i skalowalne modele wykorzystujące Keras, PySpark MLlib, H2O, XGBoost i Scikit-Learn - Data Science Solutions with Python: Fast and Scalable Models Using Keras, PySpark MLlib, H2O, XGBoost, and Scikit-Learn
Sztuczna inteligencja w naukach medycznych i psychologii: Z zastosowaniem języka maszynowego, wizji...
Rozpocznij przygodę ze sztuczną inteligencją w...
Sztuczna inteligencja w naukach medycznych i psychologii: Z zastosowaniem języka maszynowego, wizji komputerowej i technik Nlp - Artificial Intelligence in Medical Sciences and Psychology: With Application of Machine Language, Computer Vision, and Nlp Techniques
Tworzenie aplikacji internetowych i analityka internetowa w czasie rzeczywistym z Pythonem:...
Dowiedz się, jak tworzyć i wdrażać pulpity nawigacyjne...
Tworzenie aplikacji internetowych i analityka internetowa w czasie rzeczywistym z Pythonem: Tworzenie i integracja algorytmów uczenia maszynowego w aplikacjach internetowych - Web App Development and Real-Time Web Analytics with Python: Develop and Integrate Machine Learning Algorithms Into Web Apps

Prace autora wydały następujące wydawnictwa:

© Book1 Group - wszelkie prawa zastrzeżone.
Zawartość tej strony nie może być kopiowana ani wykorzystywana w całości lub w części bez pisemnej zgody właściciela.
Ostatnia aktualizacja: 2024.11.13 21:45 (GMT)