Старт открытого курса OpenDataScience Привет всем, кто ждал запуска открытого курса по практическому анализу данных и машинному обучению! Первая статья посвящена первичному анализу данных с Pandas. Пока в серии планируется 7 статей, идущих вместе с тетрадками Jupyter (репозиторий mlcourse_open), соревнованиями и домашними заданиями. Далее идет список будущих статей, описание курса и собственно, первая тема – введение в Pandas. Читать дальше →
Привет всем, кто проходит курс машинного обучения на Хабре! В первых двух частях (1, 2) мы попрактиковались в первичном анализе данных с Pandas и в построении картинок, позволяющих делать выводы по данным. Сегодня наконец перейдем к машинному обучению. Поговорим о задачах машинного…
В среде питонистов библиотека Pandas пользуется большой популярностью и по большей мере известна в контексте DataSciense и анализа данных. DataFrame пандас позволяет не только всячески манипулировать данными, но и выводить их в нужном формате, предоставляя широкие возможности для кастомизации. Например, использовали ли вы объекты класса Styler, входящего в состав Pandas? Мне показалось интересным взглянуть на Pandas с этой стороны. Читать далее
Привет всем! Приглашаем изучить седьмую тему нашего открытого курса машинного обучения! Данное занятие мы посвятим методам обучения без учителя (unsupervised learning), в частности методу главных компонент (PCA — principal component analysis) и кластеризации. Вы узнаете, зачем снижать размерность в данных, как это делать и какие есть способы группирования схожих наблюдений в данных. Читать дальше →