Size: a a a

Machine learning

2020 November 16

I

Ibp in Machine learning
Ivan Chugunov
Не, вопрос конкретно про критерий Уелша, судя по материалам курса у него есть ограничения (выборки должны быть одинакового размера или у большей выборки должен быть и больший разброс), но кроме курса нигде этих ограничений не вижу, хотелось бы получить источник этой информации
здесь вроде есть: "when the variances
are negatively paired with the group sizes, and the data are skewed in shape, Welch test fails to control the
probability of a Type I error at the nominal level of significance."
источник

IC

Ivan Chugunov in Machine learning
Огонь, спасибо)
источник

MT

Marina Timakova in Machine learning
Спасибо большое
источник

MT

Marina Timakova in Machine learning
Переслано от K Azef
Добрый. np.random.seed(0) задает начальные условия генератора,  indices_to_add = np.random.randint(...) - выдает набор случайных числен в тех границах и количестве, которые ему укажут, для нас это разность классов,   X_train_to_add = X_train[y_train.as_matrix() == 1,:][indices_to_add,:] - формирует фрейм из признаковых описаний объектов 1 класса в объеме indices_to_add
источник

MT

Marina Timakova in Machine learning
Переслано от K Azef
as_matrix - в новых версиях деприкэйтед, но можно df[y_train == 1][indices_to_add]
источник

Ⓜ️ister Gabit in Machine learning
ребята, по sql кто может помочь?
источник

F

FW in Machine learning
Люди добрые, посоветуйте пожалуйста какую нибудь книжку или видеокурс по линейной алгебре
Буду благодарен🙏
источник

i

igor in Machine learning
Есть хорошая книга и курс. Мы по ней преподаем. Там все определения и теоремы потом подкрепляются большим количеством интересных примеров. И очень достойных задач.
источник

i

igor in Machine learning
Автор очень известный, но на английском. Посмотрите на амазон по отзывам фамиля автора на букву В
источник

АК

Алексей Кравчук... in Machine learning
FW
Люди добрые, посоветуйте пожалуйста какую нибудь книжку или видеокурс по линейной алгебре
Буду благодарен🙏
Сам оказался в подобной ситуации.
Из всего, что видел, 2 наиболее доступных ресурса,  где объясняют, а не пересказывают слайды:
1. Очень классная визуализация:
https://m.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab
2. MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005

MIT OpenCourseWare, плейлист в ютубе: https://m.youtube.com/playlist?list=PLE7DDD91010BC51F8
источник

F

FW in Machine learning
Алексей Кравчук
Сам оказался в подобной ситуации.
Из всего, что видел, 2 наиболее доступных ресурса,  где объясняют, а не пересказывают слайды:
1. Очень классная визуализация:
https://m.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab
2. MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005

MIT OpenCourseWare, плейлист в ютубе: https://m.youtube.com/playlist?list=PLE7DDD91010BC51F8
Я посмотрел первые 4 ролика из первой ссылки, но разве этого курса из 15 видео будет достаточно?
источник

F

FW in Machine learning
Алексей Кравчук
Сам оказался в подобной ситуации.
Из всего, что видел, 2 наиболее доступных ресурса,  где объясняют, а не пересказывают слайды:
1. Очень классная визуализация:
https://m.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab
2. MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005

MIT OpenCourseWare, плейлист в ютубе: https://m.youtube.com/playlist?list=PLE7DDD91010BC51F8
На счет MiT  там на английском все вроде, к сожалению с этим у меня проблемы
источник

АК

Алексей Кравчук... in Machine learning
FW
На счет MiT  там на английском все вроде, к сожалению с этим у меня проблемы
Русские субтитры тебе в помощь
источник

АК

Алексей Кравчук... in Machine learning
FW
Я посмотрел первые 4 ролика из первой ссылки, но разве этого курса из 15 видео будет достаточно?
ИМХО, от задачи нужно идти.
Всё сразу не изучишь
источник

F

FW in Machine learning
А этого хватит чтобы перейти к изучению  machine learning?
источник

i

igor in Machine learning
Алексей Кравчук
ИМХО, от задачи нужно идти.
Всё сразу не изучишь
все и не надо изучать, но нужно изучать систематически, а не бросаться туда сюда
источник
2020 November 17

K

K-S in Machine learning
Ivan Krokhalyov
неправильно задал вопрос)

вообще у меня список "утро", "день", "вечер",  "ночь" по каждому пользователю. и я хотел бы сравнивать времяпровождение юзеров(похожи или нет)
наверно перевод в 0,1,2,3 это не очень корректно, так как я не могу их численно сравнивать между собой
это не с хакатона случайно?))
источник

A

An in Machine learning
потрать деньги на репетитора, линейку намного проще понять и времени меньше потратишь
источник

KU

Konstantin Utolin in Machine learning
Доброго всем дня!

Решил задать вопрос: какие курсы по каким специализациям в области аналитики данных (в самом широком смысле, включая управление на основе данных, введение в машинное обучение и ИИ и т.д. ,и т.п.) вы бы посоветовали мне пройти для достижения следующей цели: повысить вероятность нахождения новой работы в нынешней "цифровизирующейся" среде в случае потери ysytiytq, если мои исходные условия таковы:
1. мне 56 лет.
2. я ранее изучал - хотя и основательно забыл - прикладную математику и программирование в полном объёме в МИЭМ и поэтому часть разделов того или иного курса мне, как я надеюсь, удастся освоить легче.
3. я ранее трудился на госслужбе, после чего долгое время финансовым директором, потом аналитиком в ЦСР, после чего зам. директора по технологии на крупном предприятии в пищепроме, где имел опыт успешной реализации проекта по автоматизации цеха и службы контроля качества.
4. в настоящее время я занимаюсь анализом стратегий развития ИКТ в разных странах и определением того, какие из российских решений могут быть востребованы на рынке той или иной страны и поэтому в теоретических аспектах технологий разработки систем на основе машинного обучения (включая ИИ), цифровых двойников и т.п. на уровне постановки задач разбираюсь.

И поскольку у меня основная цель - иметь некую доп. квалификацию, которая может повысить вероятность нахождения мною работы в случае потери нынешней при моём, увы, приличном возрасте, то мне нужно понять, какую специализацию (или специализации) мне целесообразно освоить, чтобы решить эту задачу. Ну, например, вряд ли целесообразно пытаться освоить специализацию собственно аналитика данных, потому что вряд ли я в моём возрасте смогу конкурировать в этой области с молодыми выпускниками МФТИ, ВМК МГУ и двухгодичных курсов Яндекса или других центров подготовки. Поэтому и решил спросить - какие "цифровые" специализации могут быть востребованы вместе с имеющимся у меня опытом, чтобы претендовать на некие вакансии в областях скорее постановки задач и управления проектами, нежели чистого программирования? Чтобы полученные новые навыки по некоей "цифровой" специализации усиливали имеющийся у меня опыт решения задач в разных областях и "смягчали" негатив потенциальных работодателей от моего возраста?
источник

i

igor in Machine learning
Есть биржи фриланса для анализа данных онлайн можете посмотреть что из того что есть там вам подходит и что для этого изучить
источник