Как мне проанализировать и проверить набор данных, в котором зависимая переменная (например, y) состоит из значений диапазона? Какие статистические тесты можно использовать для проверки значений диапазона и их распределения данных?

Следующий ответ представляет собой полное руководство по созданию сквозной модели машинного обучения.

Потому что было доказано, что 10-кратная оценка навыков модели с низким смещением и умеренной дисперсией.

После быстрого поиска в Google я нашел эту документацию, которая должна вам помочь:

IDN, если это изменит нашу жизнь, но я не думаю, что это уловка.

Пожалуйста, посмотрите вопрос по ссылке ниже. И внимательно зачитайте ответы на вопрос. Надеюсь, вы получите ответ.

Я вижу, где все может запутаться. N Нейронная сеть u201 автоматически решает su201d, какие функции имеют отношение к ее работе (скажем, классификация) Таким образом, в вашем примере, если вы предоставляете своей сетевой сети только обучающие данные со следующей структурой [Дата, максимальная температура, количество осадков] из одного места, ему не придется много выбирать из u2026, с другой стороны, если вы предоставите ему [Дата , Минимальная температура, максимальная температура, атмосферное давление, сила ветра, направление ветра] из географической сетки из тысяч точек в радиусе 100 км вокруг области, где вы хотите сделать свой прогноз, тогда, очевидно, у вас будет гораздо больше параметров для игры с участием !

Я хотел бы порекомендовать следующее видео для лучшего понимания алгоритма случайного леса. Надеюсь, это видео вам поможет.

Я предпочитаю проходить курсы на YouTube и писать с ними код. У Кори Шафера есть отличная серия статей по ООП:

Математика - это основа любой современной научной дисциплины. Почти все методы современной науки о данных, включая машинное обучение, имеют глубокую математическую основу. Знание математики особенно важно для новичков в науке о данных из других профессий. Эта область математики охватывает основы, от уравнения прямой до биномиальной теоремы и ее свойств: Логарифм, экспонента, полиномиальные функции, рациональные числа Базовая геометрия и теоремы, тригонометрические тождества Действительные и комплексные числа, основные свойства Ряды, суммы, неравенства Построение графиков, декартовы и полярные координаты, конические сечения Нельзя упускать из виду важность твердого понимания основных концепций статистики и вероятности. Предмет обширен, и сфокусированное планирование имеет решающее значение для охвата наиболее важных концепций: Сводные данные и описательная статистика, центральная тенденция, дисперсия, ковариация, корреляция Базовая вероятность: основная идея, математическое ожидание, исчисление вероятностей, теорема Байеса, условная вероятность. Функции распределения вероятностей: равномерное, нормальное, биномиальное, хи-квадрат, t-распределение Стьюдента, центральная предельная теорема Выборка, измерение, ошибка, генерация случайных чисел Проверка гипотез, A / B-тестирование, доверительные интервалы, p-значения ANOVA, t-тест Линейная регрессия, регуляризация Вам это понадобится на собеседовании. Если вы сможете показать, что освоили эти концепции, вы быстро произведете впечатление на другую сторону стола. И вы будете использовать их почти каждый день как специалист по данным. Это важный раздел математики для понимания того, как работают алгоритмы машинного обучения. Вот основные темы для изучения: Основные свойства матрицы и векторов: скалярное умножение, линейное преобразование, транспонирование, сопряжение, ранг, определитель. Внутренние и внешние произведения, правило умножения матриц и различные алгоритмы, обратная матрица Специальные матрицы: квадратная матрица, единичная матрица, треугольная матрица, представление о разреженной и плотной матрице, единичные векторы, симметричная матрица, эрмитова, косоэрмитова и унитарная матрицы. Концепция матричной факторизации / LU-разложение, Гаусса / Гаусса-Жордана, решение Ax = b линейной системы уравнения Векторное пространство, базис, промежуток, ортогональность, ортонормированность, линейный метод наименьших квадратов Собственные значения, собственные векторы, диагонализация, разложение по сингулярным числам Это чрезвычайно ценный навык, который можно добавить к вашему опыту. Вот темы для изучения: Функции одной переменной, предел, непрерывность, дифференцируемость Теоремы о среднем значении, неопределенные формы, правило Л'Оспиталя Максимумы и минимумы Правило продукта и цепочки Ряды Тейлора, концепции суммирования / интегрирования бесконечных рядов Фундаментальные и средние теоремы интегрального исчисления, вычисление определенных и несобственных интегралов Бета и гамма-функции Функции нескольких переменных, предел, непрерывность, частные производные Основы обыкновенных дифференциальных уравнений и уравнений в частных производных Повторный курс по дискретной математике будет включать в себя концепции, критически важные для повседневного использования алгоритмов и структур данных в аналитическом проекте: Наборы, подмножества, наборы мощности Счетные функции, комбинаторика, счетность Основные методы доказательства: индукция, доказательство от противного. Основы индуктивной, дедуктивной и пропозициональной логики Базовые структуры данных: стеки, очереди, графики, массивы, хеш-таблицы, деревья Свойства графа: компоненты связности, степень, концепции максимального потока / минимального разреза, раскраска графа Рекуррентные соотношения и уравнения Рост функций и концепция обозначений O (n) Надеюсь, это поможет. Освойте вышеуказанные темы, и вы будете иметь сильную власть над математикой.

240450.0 руб. - средняя зарплата для 'Data Scientist' (Россия). Средняя зарплата для 'Data Scientist', рассчитаная на основе вакансий, показывает среднее арифметическое по зарплатам из найденных вакансий (количество таких вакансий для 'Data Scientist' равно 80). 239000.0 руб.Зарплаты: Data Scientist, Россия | 2021г. - zarplan.comhttps://zarplan.com › zarplata › РОССИЯhttps://zarplan.com › zarplata › РОССИЯИскать: Сколько зарабатывает data scientist?

Если пойти по классическому пути, стать дата-сайентистом можно, окончив университет. Однако для взрослых людей этот путь не подходит, потому что совмещать учебу и полный рабочий день получается крайне редко. Другой вариант — очные и онлайн-курсы, к выбору которых нужно относиться очень внимательно.23 июл. 2020 г.Хочу стать дата-сайентистом. Что нужно делать? Эксперт отвечает ...https://zeh.media › praktika › professiya › 8634052-khoc...https://zeh.media › praktika › professiya › 8634052-khoc...Искать: Как стать дата Сайнтистом?

24 месяцаА раз так, вы сможете освоить науку о данных — вам нужно просто следовать программе обучения. Длительность курса «Профессия Data Scientist» — 24 месяца. На финальном этапе обучения вы приобретете знания и навыки специалиста уровня Middle и сможете рассчитывать на среднюю зарплату по отрасли.Курс «Data Scientist» — обучение на специалиста по Data ... - SkillFactoryhttps://skillfactory.ru › data-scientist-prohttps://skillfactory.ru › data-scientist-proИскать: Сколько учиться на data scientist?

Машинное обучение (англ. ... machine learning, ML) — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение за счёт применения решений множества сходных задач.Машинное обучение — Википедияhttps://ru.wikipedia.org › wiki › Машинное_обучениеhttps://ru.wikipedia.org › wiki › Машинное_обучениеИскать: В чем суть машинного обучения?

Машинное обучение (или Machine Learning, ML) относится к методам искусственного интеллекта, которые учат компьютер самостоятельно находить решения различных задач. Компьютеры проводят аналитическую работу и определяют закономерности быстрее людей с помощью заранее загруженных данных и специальных алгоритмов.Машинное обучение: простыми словами о сложной технологииhttps://aiconference.com.ua › news › mashinnoe-obucheni...https://aiconference.com.ua › news › mashinnoe-obucheni...Искать: Что такое машинное обучение простыми словами?

Основное различие между глубоким обучением и машинным обучением обусловлено тем, как данные представляются в систему. Алгоритмы машинного обучения почти всегда требуют структурированных данных, в то время как сети глубокого обучения полагаются на слои ANN (искусственные нейронные сети).Deep learning & Machine learning: в чем разница? - DataStarthttps://datastart.ru › blog › read › deep-learning-machine-...https://datastart.ru › blog › read › deep-learning-machine-...Искать: Чем отличается глубокое обучение от машинного обучения?