V
Тут рассказывали про чье-то трудоустройство в ДС со знанием Экселя
Size: a a a
2020 June 08
IT
Тут рассказывали про чье-то трудоустройство в ДС со знанием Экселя
успешное?
АК
Всем привет, проверьте пожалуйста C6W5 - отток
https://www.coursera.org/learn/data-analysis-project/peer/UDPo5/ekspierimienty-s-modiel-iu-proghnozirovaniia-ottoka/review/uPa30akXEeqxVw5eSKI_GQ
https://www.coursera.org/learn/data-analysis-project/peer/UDPo5/ekspierimienty-s-modiel-iu-proghnozirovaniia-ottoka/review/uPa30akXEeqxVw5eSKI_GQ
l
https://www.coursera.org/learn/supervised-learning/peer/bEMBK/linieinaia-rieghriessiia-i-osnovnyie-bibliotieki-python-dlia-analiza-dannykh-i/review/QHcKQqfUEeqz7A5RoI_2SQ Проверьте плиз, не могу начать 6-й курс
буду благодарен
буду благодарен
АГ
Grigoriy Zakharkin
Немного мыслей о финальном проекте.
Это здорово, что это попытка поучаствовать хоть и в учебном, но все же соревновании. Пытаешься пробовать разные варианты с целью проползти (реально, очень медленно и тяжело) повыше на лидерборде. На каком то этапе решаешь для себя, что можно до бесконечности почти (в зависимости от располагаемого времени) играться с этими данными и пробовать новые варианты подходов. Оформляешь отчёт. Но для себя хочется понять: что нужно было сделать, чтобы быть #1 !? Что там за решение? Да и своё возможно решение выложить в kaggle. Но насколько это корректно, раз проект учебный?
Это здорово, что это попытка поучаствовать хоть и в учебном, но все же соревновании. Пытаешься пробовать разные варианты с целью проползти (реально, очень медленно и тяжело) повыше на лидерборде. На каком то этапе решаешь для себя, что можно до бесконечности почти (в зависимости от располагаемого времени) играться с этими данными и пробовать новые варианты подходов. Оформляешь отчёт. Но для себя хочется понять: что нужно было сделать, чтобы быть #1 !? Что там за решение? Да и своё возможно решение выложить в kaggle. Но насколько это корректно, раз проект учебный?
Немного поздно, но попробую поразмылять. Все 4 проекта, даже если что-то не получается, трудности возникают и пр., представляют собой тернистый путь исследования каких-то областей, очень творческий процесс. На мой взгляд, здесь вся суть в том, что сохраняется чувство некоторой незавершенности, незаконченности, поиск оптимизации постоянен, главное, конечно сохранять баланс и вовремя остановиться. То есть, если вкратце, если бы все решения были в доступе, творчества и интриги бы не получилось, не вышло бы твоих собственных исследований в области науки о данных...
Д
Добрый день! Посмотрите пожалуйста код, здесь 5 задание 2й недели, создание матрицы. Сделала как надо, пыталась очень много раз, меняла по разному код, но ошибка все равно есть.
matrix = np.zeros((len(text_list), len(list_of_words)))
for i in range(len(text_list)):
for j in range(len(list_of_words)):
Item = ()
for Item in list_of_words.items():
if item[1] == j:
Item = item
break
matrix[i][j] = text_list[i].count(Item[0])
matrix = np.zeros((len(text_list), len(list_of_words)))
for i in range(len(text_list)):
for j in range(len(list_of_words)):
Item = ()
for Item in list_of_words.items():
if item[1] == j:
Item = item
break
matrix[i][j] = text_list[i].count(Item[0])
Д
здесь я пытаюсь создать матрицу, но выходит ошибка 'filter' object has no attribute 'count'
Д
я так понимаю что эта ошибка связана с тем что мы применяли фильтр, но если не использовать его то у меня выходит матрица 484, 26
EP
Привет всем. Такой вопрос, в чем разница между logistic regression и ridge regression кроме l2 регуляризации? Почему у ридж регрессии нет predict_proba в функционале склеарн?
A
Привет всем. Такой вопрос, в чем разница между logistic regression и ridge regression кроме l2 регуляризации? Почему у ридж регрессии нет predict_proba в функционале склеарн?
Logistic regression для классификации, ridge regression для регрессии, поэтому нет predict proba
EP
Adilet
Logistic regression для классификации, ridge regression для регрессии, поэтому нет predict proba
а ridge classifier?
P
а ridge classifier?
Лосс mse + l2регуляризатор
D
https://www.udemy.com/course/2020-python-tutorial-from-zero-to-hero-machine-learning/?couponCode=BLACKLIVESMATTER
Бесплатный курс с сертификатом про Python + Machine Learning
Бесплатный курс с сертификатом про Python + Machine Learning
A
статистика - вероятностная дисциплина, если Джек о матстате, иначе он дебил
K
https://www.udemy.com/course/2020-python-tutorial-from-zero-to-hero-machine-learning/?couponCode=BLACKLIVESMATTER
Бесплатный курс с сертификатом про Python + Machine Learning
Бесплатный курс с сертификатом про Python + Machine Learning
👍👍👍👍
y
"from Zero to Hero" за 6 часов лекций...
A
"стань программистом за два часа"
DF
Выучи Java за 24 часа
V
Выучи Java за 24 часа
Ну это можно поехать головой 🙃