Основные статистические данные для машинного обучения

За каждой успешной моделью машинного обучения лежит прочный фундамент статистической теории и анализа данных. Без понимания того, как ведут себя данные, трудно выбрать правильные алгоритмы, очистить наборы данных или правильно интерпретировать предсказания модели. Этот курс поможет вам преодолеть разрыв между необработанными данными и алгоритмом машинного обучения, изучив основные статистические принципы, используемые сегодня специалистами по данным. Вы перейдете от простого выполнения кода к пониманию математической и статистической логики, которая управляет моделированием предсказаний. Что вы узнаете: - Понять основные статистические понятия, включая описательную статистику, дисперсию и стандартное отклонение. - Анализировать распространенные распределения вероятности и узнать, как они применяются к наборам данных реального мира. - Применять современные методы аналитического исследования данных (АИД) для выявления закономерностей, корреляций и аномалий. - Оценка методов проверки гипотез для принятия решений на основе данных и подтверждения допущений, сделанных в модели. - Практика работы с отсутствующими данными и аномальными значениями с использованием надежных статистических методов масштабирования. В начале курса вы узнаете основные термины и определения, а затем перейдете к вероятностям, распределениям и тестированию гипотез. Письменные объяснения, примеры кода и текстовые упражнения помогут вам применить эти понятия непосредственно в современных рабочих процессах машинного обучения. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, начинающих машинного обучения и аналитиков, желающих создать прочную теоретическую основу. Не требуется предварительного опыта в области продвинутой математики или статистики. Начните создавать аналитические базы и раскрывать потенциал моделей машинного обучения уже сегодня.