Bölüm

Veri Kümesini Çözümleme ve Temizleme [Bölüm 8] | Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenmesi

örneklerini şununla değiştirin: Bea Stollnitz

Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenmesi

Microsoft'un Baş Bulut Danışmanı Bea Stollnitz'in bir veri kümesini analiz etme ve temizleme konusunda size yol gösterdiği bu videoya hoş geldiniz. Bu video, Jupyter not defterlerinde Python kodunu kullanarak çeşitli makine öğrenmesi konularını ve uygulamalarını ele alacağımız Yeni Başlayanlar için Machine Learning serimizin bir parçasıdır.

Bu videoda şunları öğreneceksiniz:

  • Karmaşık bir veri kümesini içeri aktarma ve Pandas kullanarak analiz etme
  • Verileri daha fazla analiz için temizleme ve hazırlama
  • Sorunuzla ilgili olmayan sütunları filtreleme ve bırakma
  • Mevcut verilere göre yeni sütunları hesaplama

Birçok eksik değer ve tutarsızlık içeren gerçek dünya balkabağı veri kümesini kullanacağız. Hedefimiz balkabağı satın almak için en ucuz ayı bulmaktır. Verileri temizlerken takip edin ve sonraki videoda görselleştirme ve analiz için hazırlayın.

Çeşitli makine öğrenmesi konularını ayrıntılı bir şekilde incelediğimiz ve Jupyter not defterlerinde Python kodunu kullanarak bunların uygulanmasında size yol göstereceğimiz bu serideki bir sonraki videoyu takip edin. Orada görüşürüz!

Chapters

  • 00:00 - Giriş
  • 00:18 - Balkabağı veri kümesi
  • 00:47 - Burçlara göre fiyat tahmin edebilmemiz için verileri nasıl temizlemeliyiz?
  • 01:20 - Verileri temizlemek için not defterini açın
  • 01:36 - Verileri paket boyutuna göre filtreleme
  • 01:49 - Önemlediğimiz sütunlar için boş hücreleri denetleyin
  • 02:10 - İlgilenmediğimiz sütunları bırakma
  • 02:18 - Çalılara ve aya göre ortalama fiyatlarla yeni bir veri çerçevesi oluşturma
  • 03:00 - Verileri gözden geçirme

Bağlan

Azure Machine Learning
Python