‫Chào mừng trở lại.
‫Vì vậy, trong khi bạn đang ở giữa video cuối cùng và video này, tôi đã sắp xếp gọn gàng từ điển dữ liệu này ở đây, vì vậy bây
‫giờ nó trông tốt hơn một chút.
‫Và đừng lo lắng, bạn sẽ có một bản sao của điều này trong phần tài nguyên.
‫Vì vậy, bạn sẽ không bỏ lỡ bất cứ điều gì.
‫Nhưng ngay tại nơi chúng tôi đã dừng lại, chúng tôi đã nói về các tính năng, đó là bước thứ tư trong quy trình học máy mà chúng tôi đang sử
‫dụng hoặc quy trình lập mô hình học máy mà chúng tôi đang sử dụng.
‫Và đây là nơi bạn nhận được thông tin khác nhau về từng tính năng trong dữ liệu của mình.
‫Bạn có thể làm điều này bằng cách thực hiện các nhà nghiên cứu của riêng bạn, các nhà nghiên cứu bằng cách thực hiện nghiên cứu của riêng bạn, chẳng hạn như xem
‫các liên kết ở trên.
‫Đó là những gì tôi đã làm ở đây để thu gọn việc đọc giữa những thông tin này ở đây.
‫Vì vậy thông tin thuộc tính cũng như trang web tập dữ liệu UCI.
‫Nếu bạn xem qua đây, đây là tất cả 76 thuộc tính, nhưng thực tế chúng tôi chỉ sử dụng 14, vì vậy chỉ có 14 thuộc
‫tính được sử dụng.
‫Và đó là những gì từ điển dữ liệu này là.
‫Vì vậy, về cơ bản một từ điển dữ liệu chỉ cho bạn biết về dữ liệu mà bạn đang làm việc.
‫Tuyệt vời.
‫Và bây giờ chúng ta sẽ đến đâu nếu chúng ta kiểm tra lại?
‫Chúng tôi đã làm việc qua một, hai, ba, bốn.
‫Nhưng chúng ta có thực sự không?
‫Vì vậy, chúng tôi đã hoàn thành nó trong suy nghĩ.
‫Vì vậy, bây giờ là lúc để áp dụng các công cụ mà chúng ta đã xem qua cho phần này, phải không?
‫Vì vậy, phần phân tích dữ liệu này.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Hãy chuẩn bị sẵn sàng các công cụ của chúng tôi.
‫Vì vậy, hãy tạo một tiêu đề ở đây.
‫Chuẩn bị dụng cụ.
‫Chúng tôi sẽ sử dụng gấu trúc, bản đồ, âm mưu lib và numpy để phân tích và thao tác dữ liệu.
‫Tuyệt vời.
‫Và vì vậy khi bắt đầu mỗi sổ ghi chép, những gì bạn có thể làm là nhập.
‫Đây là những gì bạn có thể sẽ thấy trong tự nhiên là một khối lớn hoặc một tế bào Jupyter lớn.
‫Nhập tất cả các công cụ khác nhau cùng một lúc.
‫Bạn không nhất thiết phải làm theo cách này, nhưng đó là tiêu chuẩn của ngành để làm theo cách này.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem những gì sẽ trông như thế nào.
‫Nhập tất cả các công cụ chúng tôi cần.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm là tạo ra các tiêu đề phụ nhỏ ở đây.
‫Vì vậy, theo cách đó, khi chúng tôi thực hiện quy trình từng bước này, chúng tôi có tất cả các công cụ mà chúng
‫tôi cần.
‫Và bây giờ, một lần nữa, một dự án có thể không bắt đầu như thế này.
‫Tôi chỉ làm theo cách này bởi vì đây là những gì bạn sẽ thấy tất cả loại dự án đã hoàn thành này.
‫Những gì bạn thường làm hơn là cách chúng tôi đã làm việc với nó trong quá khứ chỉ là nhập
‫một công cụ khi bạn cần.
‫Vì vậy, khi bạn nhìn thấy khối mã lớn này, thì tôi muốn nhập tất cả các lần nhập và tất cả các công cụ khác
‫nhau và không có gì cả.
‫Bạn có thể nhìn vào nó và đi, Chúa ơi, tôi không chắc chuyện gì đang xảy ra với mọi thứ ở đó,
‫nhưng không sao cả.
‫Những gì bạn sẽ làm là bởi vì bạn đã có khung giờ bạn đã có cái này và chúng tôi đã thấy những cách khác nhau mà chúng tôi có thể
‫áp dụng các công cụ khác nhau.
‫Bạn sẽ khá quen thuộc với tất cả các chức năng mà chúng ta đang xem qua ở đây, và nếu không,
‫điều đó hoàn toàn ổn.
‫Bạn biết nơi để tìm và bạn biết nơi để nhận được sự giúp đỡ.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều này.
‫Chúng tôi sẽ sử dụng EDA thông thường và các thư viện vẽ sơ đồ.
‫Đây là nơi chúng ta sẽ nhập NumPy.
‫Nhân tiện, EDA là viết tắt của phân tích dữ liệu khám phá.
‫Phải học cách không nói chuyện bằng từ viết tắt.
‫Chúng tôi lập trình viên thích rút ngắn mọi thứ.
‫Vì vậy, nhập numpy dưới dạng gấu trúc nhập NP dưới dạng PD nhập bản đồ âm mưu lib dot py lô như plt tại plt đi
‫xuống nhập seabourn dưới dạng psns.
‫Vì vậy, Seabourn hãy nhớ rằng thư viện vẽ đồ thị được xây dựng trên bản đồ của bản đồ lib bản đồ bản đồ lib là thư viện
‫vẽ đồ thị cơ sở mà chúng ta sẽ sử dụng.
‫Vì vậy, tôi sẽ thực hiện lib đồ thị bản đồ theo dòng bởi vì.
‫Chúng tôi muốn âm mưu của chúng tôi xuất hiện bên trong cuốn sổ.
‫Vì vậy, đây là những gì hàm ma thuật nhỏ này làm với dấu phần trăm ở đó.
‫Và sau đó chúng tôi muốn nhập các dòng máy từ lốc máy hay lốc máy hay còn gọi là lốc máy.
‫Bạn sắp thấy điều đó sau một giây.
‫Vì vậy, từ SRC học, chúng tôi muốn một hồi quy logistic nhập mô hình tuyến tính.
‫Bây giờ nếu bạn đang tự hỏi những mô hình này đến từ đâu, hãy nhớ rằng chúng tôi đã có bản đồ mô hình lốc xoáy.
‫Lựa chọn ước tính phù hợp.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, chúng tôi đã theo dõi điều này cùng trong phần trước.
‫Chúng tôi đang giải quyết vấn đề phân loại, vì vậy chúng tôi sẽ chỉ nhập các mô hình phân loại.
‫Vì vậy, từ ESC Learn DOT hàng xóm, chúng tôi cũng sẽ nhập một mô hình khác ở đây.
‫Vì vậy, có thể phân loại hàng xóm.
‫Và bạn có nhớ bộ này không?
‫Bạn có thể chưa xem hai phần đầu tiên, nhưng không sao cả.
‫Chúng ta sẽ nói về chúng khi nói đến nó.
‫Bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Chúng tôi đã thấy cái đó.
‫Và sau đó chúng ta sẽ đi đánh giá mô hình.
‫Chúng ta sẽ đi từ việc lựa chọn mô hình điểm xoáy, nhập phần tách thử nghiệm tàu hỏa.
‫Điều này sẽ giúp chúng tôi chia dữ liệu của mình thành các tập huấn luyện và thử nghiệm.
‫Chúng tôi cũng sẽ nhập điểm nguyên âm chéo từ đây.
‫Bây giờ, nếu bạn đang tự hỏi làm thế nào tôi biết tất cả những điều này, đó là bởi vì tôi đã có một số thực hành.
‫Và nếu bạn đang nhìn vào điều này, Chúa ơi, có rất nhiều thứ cần nhớ để nhập, và bạn giống như,
‫Ồ, đó là những gì tôi đang nói.
‫Tôi đồng ý với bạn.
‫Nhưng học máy là một lĩnh vực rất rộng và có rất nhiều cách khác nhau để thực hiện những điều tương tự.
‫Nhưng sau một số thực hành, như những gì chúng ta đang trải qua bây giờ, bạn sẽ bắt đầu quen
‫hơn một chút.
‫Và một lần nữa, không có gì phải vội vàng.
‫Tôi vẫn phải tra cứu mọi thứ.
‫Vì vậy, tôi đã làm những điều này trên các dòng riêng biệt, hai dòng này.
‫Tôi có thể đã thực hiện chúng trên cùng một dòng bởi vì chúng từ cùng một mô-đun.
‫Nhưng chỉ để giữ cho nó gọn gàng một chút.
‫Một chút đa âm.
‫Chúng tôi muốn nghe từ Scaloni.
‫Nhập ma trận nhầm lẫn.
‫Báo cáo phân loại ma trận.
‫Chà, họ có thể quen thuộc từ phần đánh giá của phần lốc xoáy.
‫Chúng tôi đến đây nhập khẩu.
‫Chúng tôi muốn đạt được điểm chính xác vì chúng tôi đang nghĩ trong đầu, đây là một bài toán phân loại.
‫Chúng ta có thể sử dụng số liệu nào để đánh giá các mô hình phân loại?
‫F một điểm từ đồ thị nhập khẩu vô hướng và ma trận rc co bởi vì chúng ta muốn tạo đường cong.
‫Chà, bạn có thể nhìn vào điều đó đang diễn ra, Daniel, đó là rất nhiều thứ và nó thực sự là như vậy.
‫Đây là 21 dòng nhập ngoại trừ một vài nhận xét, nhưng đây là công cụ mà chúng tôi sẽ cần.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi quay lại đây, chúng tôi có thể sẽ còn cần nhiều hơn thế nữa.
‫Tôi có thể đã bỏ sót một số, nhưng đây là điều bạn sẽ thấy khi bắt đầu một cuốn sổ là bởi vì khi chúng tôi đã
‫thiết lập nó, chúng tôi muốn tiếp cận những điều này và chúng tôi muốn giảm thiểu thời gian giữa các thử nghiệm.
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao chúng tôi đang chuẩn bị sẵn sàng tất cả công cụ của mình ngay từ đầu để có thể bắt tay vào làm
‫càng sớm càng tốt.
‫Vì vậy, chúng tôi có gấu trúc, chúng tôi có bản đồ, phòng thí nghiệm âm mưu.
‫Chúng tôi có một trọng tài chính mà chúng tôi đang làm việc với một sổ ghi chép Jupyter.
‫Trong môi trường condor của chúng ta, chúng ta đã có lốc xoáy, và bây giờ chúng ta sẽ làm việc qua phần phân tích
‫dữ liệu.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là về cơ bản nhập dữ liệu, xem xét nó và cố gắng trở thành một chuyên gia
‫về chủ đề, tức là người chỉ biết về dữ liệu, giống như một từ ngữ hoa mỹ dành cho người biết
‫về dữ liệu.
‫Đó là những gì chúng tôi đang cố gắng thực hiện trong ba bước ở đây.
‫Vì vậy, không cần thêm gì nữa, hãy nhấn shift và kết thúc để nhập các công cụ của chúng tôi.
‫Ngón tay bắt chéo.
‫Nếu chúng tôi đã thiết lập môi trường của mình để hoạt động, họ đã cho thấy tất cả đều được nhập chính xác.
‫Chúng ta nhận được gì ở đây?
‫Có gì đó không đúng?
‫Lỗi thời gian chạy MP Q Thay đổi kích thước phông chữ có thể cho thấy sự không tương thích nhị phân được mong đợi 192 từ C. MỘT. nhận đến 16 từ
‫PI Object.
‫Tôi thực sự chưa bao giờ thấy lỗi đó trước đây.
‫Vì vậy, đây là những gì bạn bắt gặp, phải không?
‫Những loại điều này.
‫Ngay cả khi bạn đã có một số kinh nghiệm, bạn sẽ bắt gặp những điều này, cảnh báo này.
‫Vì vậy, chúng tôi chỉ chờ đợi để đảm bảo rằng ô này chạy đầy đủ.
‫Nó đã cho chúng tôi một cảnh báo.
‫Ồ, chúng tôi đang nhận được một cảnh báo khác.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫MP rằng bạn func bây giờ chúng tôi có thể để cho ô này chạy hết vì nó sẽ mất một chút
‫thời gian.
‫Đối số không được công nhận.
‫Ồ, có lẽ tôi không thể đặt điều này.
‫Điều này cần phải đi ở trên ở đây.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Điều này sẽ nhập khẩu?
‫Có, nó nên.
‫Và bây giờ chúng tôi không nhận được cảnh báo, phải không?
‫Nó thật thú vị.
‫Chà, đó là những điều ngạc nhiên mà bạn nhận được khi chạy hàng ngày, làm việc với các mã máy học khác nhau
‫và các mã khác nhau nói chung.
‫Đôi khi nó làm những điều mà bạn không thực sự mong đợi.
‫Và cảnh báo đó đã biến mất.
‫Nếu nó quay trở lại trong tương lai, chúng tôi có thể sẽ giải quyết nó sau đó.
‫Nhưng hiện tại, chúng tôi sẽ giả định rằng chúng tôi đã chuẩn bị sẵn các công cụ của mình.
‫Bây giờ chúng ta có thể bắt đầu áp dụng chúng.