‫Hallo en welkom terug bij ons tweede gestructureerde dataproject.
‫Deze is echt spannend, juist, omdat we de verkoopprijs van bulldozes gaan voorspellen.
‫Wie houdt er niet van bulldozers?
‫Ik herinner me dat ik als kind al deze tractoren had zoals Tonka-trucks en er
‫altijd mee speelde.
‫En deze is een beetje anders.
‫Het is natuurlijk een regressieprobleem omdat we een getal proberen te voorspellen, a. k. A. de verkoopprijs van
‫bulldozers.
‫Maar wat we gaan doen, is dat we gegevens gaan nemen en in dit geval, de gegevens
‫zien deze kleine klok-emoji, het heeft een tijdcomponent.
‫Dat betekent dat er in ons vorige project geen tijdreeksen waren.
‫Het was gewoon een grote statische dataset, terwijl deze een verkoopdatumcomponent heeft, wat betekent dat een bulldozer
‫op een bepaalde datum is verkocht.
‫Dus wat we gaan doen, is verkopen uit het verleden gebruiken om te proberen de verkoop in de toekomst te voorspellen.
‫En dat is onze probleemdefinitie, juist, we nemen onze gegevens, die vol staan met bulldozerverkopen.
‫We proberen de verkoopprijs te voorspellen.
‫En ik bedoel, misschien kijk je naar deze machine die Daniel aantrekt.
‫Dat is geen bulldozer.
‫En ja, nee, er is helaas geen bulldozer-emoji.
‫Toch kan dat een update zijn die van Apple komt, maar wie weet?
‫Duimen.
‫Natuurlijk gaan we ons zesstappenmodel voor machine learning gebruiken.
‫We beginnen met het definiëren van ons probleem, en dat is natuurlijk kijken of we de verkoopprijs van bulldozes
‫kunnen voorspellen.
‫We zullen enkele gegevens bekijken die we zullen vinden in een evaluatiestatistiek die geschikt is voor ons probleem.
‫Kijk dan eens naar de kenmerken van de gegevens.
‫We zullen natuurlijk wat machine learning, modellering proberen, want dat is tenslotte
‫ons doel om een machine learning-model te bouwen dat ons helpt de verkoopprijs van bulldozers te voorspellen
‫en gedurende de hele sessie experimenten zal doen.
‫Nu hebben we gezien welke tools we kunnen gebruiken en we gaan exact dezelfde toolset
‫gebruiken die we gebruikten in het vorige gestructureerde dataproject, dus we hebben panda's, matplotlib en numpty
‫voor data-analyse, zullen werken binnen de dupatta-notebook met behulp van onze Kondor-omgeving en zal Saikat learn gebruiken
‫voor elke machine learning-modellering.
‫Omdat dit een nieuw project is en het zal benaderen alsof het een nieuw project is, hebben we onze stappen om hier
‫een nieuw project in te voeren, maar we hebben deze meegemaakt.
‫We hebben onze computer, we hebben de geïnstalleerde mini konda gedownload.
‫Dit is waar we nu zijn.
‫We starten een nieuw project.
‫Dus we zullen een nieuwe projectmap maken.
‫En nu, natuurlijk, omdat we exact dezelfde tools gebruiken als wat we deden in het
‫vorige gestructureerde gegevensproject, zou je dit hele project kunnen voltooien, de voorspelling van de verkoopprijs van de bulldozer in die
‫vorige map.
‫Voor de volledigheid gaan we echter een nieuwe projectmap maken of onze gegevens downloaden van Kagle.
‫Daar komen we zo op.
‫Zal een omgeving creëren die al onze tools bevat die we zullen gebruiken, we gebruiken onze
‫Jupiter-notebook, omdat onze werkruimte gegevensanalyse en -manipulatie zal uitvoeren met behulp van onze numpty, panda's en matplotlib-tools en
‫vervolgens machine learning met behulp van Saikat learn.
‫Nu, natuurlijk, als je vastloopt en maak je geen zorgen, je zult waarschijnlijk de hele tijd vastlopen, de stappen die
‫je kunt nemen is om de code zo goed mogelijk te volgen.
‫Probeer het zelf.
‫Onthoud ons motto, voer bij twijfel de code uit.
‫Als je dan meer wilt weten over wat een functie doet, vergeet dan niet om op
‫shift en tab te drukken om de tekenreeks te lezen, die je wat informatie geeft over wat een functie doet.
‫Als je nog steeds vastzit, wees dan natuurlijk niet bang om ernaar te zoeken.
‫Rechts.
‫Je zult bronnen tegenkomen zoals Stack Overflow en de documentatie voor Saikat-leerpanda's.
‫En als je dan zoekt en je vindt wat informatie, dan kopieer je het misschien van daaruit, van de
‫documentatie naar je dupatta-notitieboekje.
‫Dan natuurlijk nog een keer proberen.
‫Denk eraan, als je twijfelt, voer dan de code uit en als je nog steeds vastzit, wees dan nooit bang om een vraag te stellen.
‫Als je ergens op zit, denk je: Oh, ik wou dat ik het antwoord hierop wist en ik vraag me af
‫dat ik het nergens kan vinden.
‫Gewoon vragen.
‫Rechts.
‫Als u een dergelijk probleem tegenkomt, is het meer dan waarschijnlijk dat iemand anders een soortgelijk probleem
‫tegenkomt.
‫Wees dus niet bang om het te vragen.
‫Heb de vraag gesteld.
‫Je kunt naar stack overflow of discord gaan of ergens anders waar je een vraag kunt stellen.
‫Wees nooit bang om een vraag te stellen.
‫Akkoord.
‫Dat gezegd hebbende, laten we niet langer wachten.
‫Laten we onze projectmap instellen en naar het tweede project gaan.