.loc[]
.iloc[]
.describe()
.merge()
.groupby()
.pivot_table()
.map(lambda x: )
Методы машинного обучения
Линейнын алгоритмы:
Градиентный спуск
Логистическая регрессия
Линейная реггрессия
Линейный дискриминантный анализ
Нелийнейные алгоритмы:
Классификация регрессионные деревья
Наивный Байес
Метод близжайсших соседей
Метод опорных векторов
Ансамбль алгоритмов:
Случайный лес, Бустинг
Предсказание временных рядов:
Модель векторной авторегрессии
ARIMA модель
Статистика для машинного обучения
Визуализация данных
Корреляция и взаимосвязи между переменными
Тестирование гипотез
Обработка пропусков. выбросов в данных
Первые шаги к изучению python
Установить Anaconda, импортировать NumPy, Matplotlib and Pandas.
Загрузить данные из csv
Получить поисательную статистику и визуализацию
Очистить данные
Выбор метода семплирования и метрики оценки
Выбор модели и отбор перменных
Тюнинг модели
Сохранение модели и результатов