Size: a a a

Python для анализа данных

2021 June 04

AK

Anup Kuplu in Python для анализа данных
Надежность нейронных сетей: укрепляем устойчивость ИИ к обману Уорр Кэти (2021)

⬇️ Книга

@machinelearning_ru
источник

PZ

Pavel Zheltouhov in Python для анализа данных
хоть что-то новенькое вкрали на этот раз. а где авторское пиратское резюме?
источник

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных
Гайз, а есть ли тут у кого-то опыт генерации сложных датасетов, в которых смоделированы процессы реального мира? А ля создать базу транзакций, которая по своим статистическим распределениям похожа на реальную. Мы сейчас в Практикуме ищем разные датасеты и кажется приходим к тому, что было бы офигенно генерировать свои. Сейчас ищу кого-то кто готов в это вписаться, либо тех, кто просто готов проконсультировать
источник

NB

Nikita Baburov in Python для анализа данных
а яндекс почему свои не дает? обезличенные какие-ть...
источник

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных
Для подразделений достаточно муторно тратить время на обезличивание этих данных(
источник

PZ

Pavel Zheltouhov in Python для анализа данных
Вот в Былые Времена Бобук брал и учил ИИ на ворованных из вайбера данных)
источник

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных
Подумал, что надо учить студентов на сливах данных из даркнета: телефонные биллинги, транзакции ржд, вот это всё😂
источник

PZ

Pavel Zheltouhov in Python для анализа данных
Вот что я имел ввиду , интересное в целом видео (https://youtu.be/obKx0Re5qNA?t=1702  с привязкой ко времени)
источник

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных
Прикольно! Прям в целом интересно про личную автоматизацию. Спасибо за ссылку
источник

RN

Rost(is love) Novak in Python для анализа данных
Из простого в голову приходит взять авторегресионную модель с каким-то хитрым скользящим средним и накинуть сверху зависимость от парочки псевдорандомных рядов с разными распределениями. А лучше чем аркс расматривать аркис модели для нестационарных процесов
источник

В

Вячеслав in Python для анализа данных
Всем привет, никто не знаешь где взять нормальных датасет для множественной регресии? Ещё нужно чтобы были многоуровневые номинальных шкалы (нужно применить DUMMY)
источник
2021 June 05

НА

Никита Алёнкин... in Python для анализа данных
Коллеги, добрый день! Столкнулся с не очень приятной csv, улица и дом в которой разделены запятой, при этом разделитель в документе тоже запятая. Соответственно при попытке разбить этот документ по колонкам, появляется лишний столбец из за того, что некоторый улицы разделены запятой и данные полностью перемешиваются, как это можно исправить?
источник

НА

Никита Алёнкин... in Python для анализа данных
На примере первой строки
В первом столбце должно быть: 10-letiya Oktyabrya st, 9. Во втором: R, однако,  цифра 9 выносится в отдельный столбец
источник

AO

Andrey Ostrovsky in Python для анализа данных
источник

АР

Александр Райков... in Python для анализа данных
Возьми данные для дисперсионного или ковариационного анализа и преврати факторы в dummy
источник

АР

Александр Райков... in Python для анализа данных
А промеры данных для таких анализов легко гуглятся
источник

ВL

Владислав Lazycat... in Python для анализа данных
Обрабатывайте в 2 этапа. ( Если как в первой строке только) первый - подмените внутри паттерна "..." Запятые на что угодно.  Ну там.. ; например. Ну и дальше работайте. Не обязательно сразу пандас натравливать
источник

ВL

Владислав Lazycat... in Python для анализа данных
Ну или прочитайте построчно например. Блин, питон это не только пандас
источник

YA

Yuriy Anofelesoff in Python для анализа данных
Друзья, подскажите пожалуйста каким методом можно посчитать влияние одного или нескольких факторов на развитие события?

Например курения и алкоголя на развитие определенных осложнений
источник

АР

Александр Райков... in Python для анализа данных
Регрессионным для начала. Но тут надо выяснять, в какой шкале измерено курение-алкоголь (просто да-нет или несколько степеней активности или точное количество выпитого-выкуренного), а в какой - осложнения
источник