Tekrar: Alıştırma Saatleri
Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Makine Öğrenimi için İstatistik bölümünün bir parçası. Ders 40 / 64.
Görev
OrtaHedef puana ulaşmak için haftada ne kadar pratik gerekir? Bir dil okulunun practice.csv dosyasında 20 öğrencinin hours ve score değerleri bulunur; program target değerini okur.
hoursdeğerlerindenscoredeğerini tahmin eden doğruyu uydur; doğrunun açıkladığı payı yazdır (1 ondalık basamak).- Doğrunun
targetdeğerine ulaşmak için ihtiyaç duyduğu saat sayısını yazdır (2 ondalık basamak). - Bu saat sayısı verilerdeki saat aralığının dışında mı? Bir uyarı yazdır.
Learnersnoktalarını, saat değerleri boyuncaFitdoğrusunu veNeedednoktasını; bir açıklama kutusu,Hours practicedveScoreeksenleri ve aşağıdaki başlıkla grafik üzerinde göster.
Başka bir okul ve 95 için:
The line explains 98.6% of the scores
Hours for a score of 95: 9.27
Warning: outside the data, which runs from 0.5 to 8.0 hoursArdından Coddy, aşağıdaki gibi görünen grafiği açıklar:
Kendin dene
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
practice = pd.read_csv("practice.csv")
target = int(input())
# Kodunuzu aşağıya yazın
Makine Öğrenimi için İstatistik bölümündeki tüm dersler
1Merkez ve Yayılım
Ortalama ve MedyanYüzdelikler ve ÇeyreklerVaryans ve Standart SapmaÖrneklem mi, Anakütle mi?En Sık Görülen DeğerÖzet: Teslimat Süreleri4Örneklemler ve Anakütleler
Anakütle ve ÖrneklemÖrneklem Ortalamaları DeğişirÖrnekleme DağılımıDaha Büyük Örneklemler, Daha Az GürültüÖzet: Bir Kasabada Anket Yapmak7Eğilim Doğruları
ArtıklarEn Küçük Kareler UydurmasıUydurma Doğrusunu ÇizmeBir Doğruyla Tahmin YapmaUydurma Ne Kadar İyi?Tekrar: Alıştırma Saatleri10Kategorileri Kodlama
Sayılar Olarak KategorilerOne-Hot EncodingSayıları Gruplara AyırmaÖzet: Araba İlanları2Dağılımlar
Yoğunluk HistogramlarıVeri Dağılımlarının ŞekilleriNormal Eğri68-95-99,7 KuralıZ PuanlarıÖzet: Pil Ömrü5Aykırı Değerler
Kutu GrafikleriIQR KuralıZ-Skoru KuralıAykırı Değerleri Ele AlmaÖzet: Sensör Hataları8Grupları Karşılaştırma
Gruplara Göre Kutu GrafikleriOrtalamalar Arasındaki FarkŞans Eseri Olabilir mi?P-Değerlerit-TestiÖzet: A/B Testi11Bir Veri Kümesini Keşfetmek
İlk BakışTüm Özellikler Bir AradaÖzellikler ve EtiketEn İyi İki ÖzellikÖzet: Diyabet Verileri3Simülasyonla Olasılık
Frekans Olarak OlasılıkBüyük Sayılar YasasıZarların ToplamıBeklenen DeğerKoşullu OlasılıkTekrar: Zar Tezgâhının Olasılıkları6İlişkiler
Dağılım Grafiklerini OkumaKorelasyonKorelasyon MatrisiKorelasyon Isı HaritalarıKorelasyon Nedensellik DeğildirÖzet: Dondurma ve GüneşKendi başına pratik yap: Online Python derleyicisi