Поговорим не про еду, а про разведочный анализ данных (exploratory data analysis, EDA) который является обязательной прелюдией перед любым суровым ML. Будем честны, процесс довольно занудный, и чтобы выцепить хоть какие-то значимые инсайты про наши данные — требуется потратить достаточное количество времени активно используя любимую библиотеку визуализации. А теперь представим что мы довольно ленивы (но любопытны) и будем следовать этому постулату всю эту статью. Читать дальше →
Разведочный анализ данных, или EDA, – это как археологические раскопки в мире информации. Это первый шаг, когда мы берем на себя роль исследователя данных и начинаем расследовать, как устроены наши данные, как они взаимосвязаны и что они нам могут рассказать. EDA – это не просто…
Мозговой штурм с помощью транспонирования Иногда я захожу в тупик и мне приходится искать способы думать над задачей под другим углом. Бывают задачи, которые можно отобразить в виде матрицы или таблицы. Их структура выглядит примерно так: A B C D E 1 A1 B1 C1 D1 E1 2 A2 B2 C2 D2 E2 3 A3 B3 C3 D3 E3 4 A4 B4 C4…
Мощность: 1500,<br />Обороты: 5000,<br />Наружный диаметр: 210,<br />Посадочный диаметр: 30,<br />Глубина пропила: 60,<br />Макс. глубина пропила под углом 90°: 60,<br />Макс. глубина пропила под углом 45°: 35,<br />Макс. ширина пропила под углом 90°: 120,<br />Макс. ширина пропила под