Đọc biểu đồ phân tán
Thuộc phần Thống kê cho machine learning trong hành trình Machine Learning của Coddy. Bài học 29 trên 64.
Chương này kết thúc bằng một hình ảnh cho thấy mỗi cột trong bảng liên hệ với tất cả các cột khác như thế nào:
Mọi thứ bắt đầu từ đôi mắt của bạn. Mỗi chấm trên biểu đồ phân tán là một mẫu; hãy đọc đám điểm dựa trên hướng, độ mạnh và hình dạng:
Tăng là dương, giảm là âm. Dải hẹp biểu thị mức độ mạnh, cụm phân tán biểu thị mức độ yếu, còn một đám điểm thì không biểu thị gì. Chỗ uốn cong là cong.
Hãy quan sát trước khi tính: con số trong bài học tiếp theo chỉ nhìn thấy các dải thẳng.
Tự làm thử
Bài học này không có thử thách code.
Bài học này có một bài trắc nghiệm ngắn. Bắt đầu bài học để trả lời và theo dõi tiến độ.
Tất cả bài học trong Thống kê cho machine learning
1Giá trị trung tâm và độ phân tán
Giá trị trung bình và trung vịPhân vị và tứ phân vịPhương sai và độ lệch chuẩnMẫu hay tổng thể?Giá trị xuất hiện nhiều nhấtÔn tập: Thời gian giao hàng4Mẫu và tổng thể
Tổng thể và mẫuTrung bình mẫu biến thiênPhân phối mẫuMẫu lớn hơn, ít nhiễu hơnÔn tập: khảo sát một thị trấn2Các phân phối
Biểu đồ tần suất mật độHình dạng của dữ liệuĐường cong chuẩnQuy tắc 68-95-99,7Điểm ZÔn tập: Thời lượng pin3Xác suất qua mô phỏng
Xác suất dưới dạng tần suấtLuật số lớnTổng điểm khi gieo xúc xắcGiá trị kỳ vọngXác suất có điều kiệnÔn tập: Tỷ lệ thắng ở quầy xúc xắc6Mối quan hệ
Đọc biểu đồ phân tánTương quanMa trận tương quanBản đồ nhiệt tương quanTương quan không đồng nghĩa với quan hệ nhân quảÔn tập: Kem và mặt trờiTự luyện tập: Trình biên dịch Python online