Menu
CoddyTech
EMPEZAR A APRENDER
flag Es iconEspañoldown icon

Lectura de diagramas de dispersión

Parte de la sección Estadística para ML del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 29 de 64.

Este capítulo termina con una imagen de cómo se relaciona cada columna de una tabla con todas las demás:

Una cuadrícula de colores para las 4 mediciones de 150 flores de iris; cada celda contiene un número entre -1 y 1. La longitud y la anchura de los pétalos comparten un 0.96 rojo intenso; la anchura de los sépalos aparece en azul pálido frente a las demás

Empieza con tus ojos. Cada punto de un diagrama de dispersión es una muestra; interpreta la nube según su dirección, intensidad y forma:

Seis diagramas de dispersión pequeños: positivo fuerte, una banda ascendente estrecha; positivo débil, una nube ascendente dispersa; sin relación, una masa sin forma; negativo fuerte y negativo débil, bandas descendentes; curvo, una forma de U

Ascendente es positivo, descendente negativo. Una banda estrecha es fuerte, una nube dispersa es débil, una mancha no es ninguna. Una curva es curva.

Mira antes de calcular: el número de la siguiente lección solo ve bandas rectas.

Pruébalo tú mismo

Esta lección no incluye un desafío de código.

quiz iconPonte a prueba

Esta lección incluye un breve cuestionario. Empieza la lección para responderlo y registrar tu progreso.

Todas las lecciones de Estadística para ML

1Centro y dispersión

Media y medianaPercentiles y cuartilesVarianza y desviación estándar¿Muestra o población?El valor más frecuenteRepaso: tiempos de entrega

4Muestras y poblaciones

Población y muestraLas medias muestrales varíanLa distribución muestralMuestras más grandes, menos ruidoRepaso: Encuestar a un pueblo

7Líneas de tendencia

ResiduosAjuste por mínimos cuadradosTrazar el ajustePredecir con una línea¿Qué tan bueno es el ajuste?Repaso: horas de práctica

10Codificación de categorías

Categorías como númerosCodificación one-hotAgrupación de números en intervalosRepaso: anuncios de autos

2Distribuciones

Histogramas de densidadFormas de los datosCurva normalRegla del 68-95-99,7Puntuaciones zRepaso: duración de la batería

5Valores atípicos

Diagramas de cajaLa regla del RICLa regla del valor ZTratamiento de valores atípicosRepaso: fallos de los sensores

8Comparación de grupos

Diagramas de caja por grupoDiferencia de medias¿Podría ser azar?Valores pLa prueba tRepaso: prueba A/B

11Exploración de un conjunto de datos

Una primera miradaTodas las características a la vezCaracterísticas frente a la etiquetaLas dos mejores característicasRepaso: datos sobre la diabetes

3Probabilidad mediante simulación

La probabilidad como frecuenciaLa ley de los grandes númerosSuma de dadosValor esperadoProbabilidad condicionalRepaso: probabilidades del puesto de dados

6Relaciones

Lectura de diagramas de dispersiónCorrelaciónMatriz de correlaciónMapas de calor de correlaciónCorrelación no es causalidadRepaso: helado y sol

9Escalado de características

Por qué escalar las característicasEscalado mín-máxEstandarizaciónStandardScalerRepaso: compañeros de escalada

12Desafíos finales

Retrasos de trenesCalidad del aireQuímica del vinoEncuesta clínica

Practica por tu cuenta: Compilador de Python online