На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программирование. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
06 апреля 2023
🔍 Загляните за кулисы "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Джордан Голдмейер) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Перед вами исчерпывающее руководство по основам Data Science. С помощью него вы сможете научиться мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе играет аналитика, пользоваться языком науки о данных, избегать распространенных ошибок при работе с ними и, наконец, разобраться в полезных инструментах, которые используют эксперты.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.
📚 Читайте "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Но нам нравится, когда кто-то выбирает вариант (I), потому что это подчеркивает несколько важных моментов.
Кенвуд Таун Центр, Цинциннати, штат Огайо
В ходе этого мысленного эксперимента каждый участник создает в своей голове слегка отличающийся алгоритм. Разумеется, все смотрят на маркеры, окружающие интересующую нас точку X, чтобы понять особенности района, но в какой-то момент необходимо решить, что ресторан находится слишком далеко, чтобы повлиять на прогноз. Иногда человек видит единственный ближайший ресторан, в данном случае – независимый (I), и основывает на этом свой прогноз: «Ближайшим соседом ресторана X является независимый ресторан (I), поэтому мой прогноз – (I)».
Тут будет реклама 1
Однако большинство людей учитывают несколько соседних ресторанов. На втором изображении вокруг нового ресторана нарисована окружность, включающая семь его ближайших соседей. Вероятно, вы выбрали другое число, но мы выбрали 7. Шесть из семи ресторанов сетевые (С), поэтому мы прогнозируем, что новый ресторан тоже будет сетевым.
Тут будет реклама 2
Что дальше?
Если вы поняли пример с рестораном, значит, вы уже на пути становления главным по данным. Давайте пройдемся по тому, что вы узнали.
– Вы выполнили классификацию, предсказав метку для нового ресторана (сетевой или независимый), обучив алгоритм на наборе данных (содержащем местоположения ресторанов и соответствующие метки).
– В этом состоит суть машинного обучения! Просто для разработки алгоритма вы использовали не компьютер, а собственную голову.
Тут будет реклама 3
– Данный тип машинного обучения называется контролируемым обучением, потому что вы знали, что существующие рестораны были сетевыми (C) или независимыми (I). Эти метки направляли (то есть контролировали) ход ваших мыслей при размышлении о том, как расположение ресторана связано с его типом (сетевой или независимый).
– Если еще конкретнее, то вы использовали алгоритм контролируемой классификации под названием метод k-ближайших соседей[6 - Метод k-ближайших соседей можно использовать для предсказания не только классов, но и чисел.
Тут будет реклама 4
Эти так называемые задачи регрессии мы рассмотрим далее в книге.]. Если K = 1, посмотрите на ближайший ресторан и получите свой прогноз. Если K = 7, посмотрите на 7 ближайших ресторанов и сделайте предсказание на основе их большинства. Это интуитивно понятный и мощный алгоритм. И в нем нет никакого волшебства.
– Вы также узнали о том, что для принятия обоснованных решений вам нужны данные.
Мнения
О книге «Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
