StandardScaler| MinMaxScaler | МАСШТАБИРОВАНИЕ ДАННЫХ | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Описание к видео StandardScaler| MinMaxScaler | МАСШТАБИРОВАНИЕ ДАННЫХ | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Практическое задание https://boosty.to/machine_learrrning/...
Поддержать канал можно оформив подписку на https://boosty.to/machine_learrrning
Канал в TG https://t.me/machine_learrrning
Группа в VK https://vk.com/machine_learrrning

Курсы на платформе Stepik:
1. Библиотеки Python для Data Science https://stepik.org/a/129105
2. Введение в нейронные сети (Keras/Tensorflow) https://stepik.org/a/127274



Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео:
Что такое масштабирование данных и зачем оно нужно?
Как работать с StandardScaler (Стандартизация)?
Как работать с MinMaxScaler (Нормализация)?



Ноутбук из видео https://colab.research.google.com/dri...


0:00 Вводная
0:05 Зачем масштабировать данные
0:13 Получение данных
0:41 Обучение модели KNN
1:14 Плохие метрики на KNN
1:30 Обучение моделей

2:20 Поиск проблемы в данных
3:02 Признаки разных масштабов

3:36 Виды масштабирования данных

3:44 Нормализация данных
4:10 MinMaxScaler
5:05 Как вывести нормальные значения в numpy
6:00 MinMaxScaler transform
7:22 Почему после MinMaxScaler max не 1 или min не 0
8:52 Нормалиазация своими руками
10:36 Обучение моделей на нормализованных данных

11:57 Стандартизация данных
12:14 StandardScaler
13:21 Как вывести нормальные значения в pandas
14:06 Стандартизация тестовой выборки
14:21 Почему после StandardScaler std не 1 или mean не 0
15:00 Стандартизация своими руками
16:32 Обучение моделей на стандартизированных данных

18:00 DecisionTree и масштабирование данных

19:26 Практика на https://boosty.to/machine_learrrning

20:06 Резюме занятия

Комментарии

Информация по комментариям в разработке