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vendredi 15 mars 2019
Math: Analyse des données
L’analyse des données consiste à extraire des informations supplémentaires à celles-ci. Elle peut mener à découvrir des choses aussi bien spécifique en faisant apparaître des cas particulier mais aussi des choses générales et transverses. Bien sur, on ne peut demander le même genre d’informations selon le type de données que l’on observe mais on peut dégager des tendances.
Libellés :
bayesianisme,
contingence,
écart-type,
harmonique,
matplotlib,
matrice de confusion,
mediane,
moyenne,
Numpy,
pandas,
précision,
probabilité,
python,
Qualitative,
Quantitative,
sensibilité,
statistique,
variance
mercredi 13 mars 2019
Math: La nature des données
Jusqu'à maintenant nous nous somme intéressé comment construire un outil capable de soit prédire des données futurs (avec des modèles de régression) soit prédire l’association de celle ci avec des ensembles divers (classification)
Ces deux types de modèles sont en fait typique de la nature des données manipulées ou de la nature des données de sorties souhaitées, ici respectivement des données quantitatives et qualitatives [1,2].
Ces deux types de modèles sont en fait typique de la nature des données manipulées ou de la nature des données de sorties souhaitées, ici respectivement des données quantitatives et qualitatives [1,2].
Libellés :
Apprentissage,
DataSet,
Machine Learning,
Math,
modélisation,
Qualitative,
Quantitative,
statistique
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