Klasyfikacja : przykładowe rozwiązanie w Python

Mamy zmienną X, która jest pewnym badanym zbiorem. Jest ona charakteryzowana przez trzy parametry : X = [[181, 80, 44], [177, 70, 43], [160, 60, 38], [154, 54, 37],[166, 65, 40], [190, 90, 47],[175, 64, 39],[177, 70, 40], [159, 55, 37], [171, 75, 42], [181, 85, 43],...

Różnice pomiędzy predykcją, a klasyfikacją

Predykcja to przewidywanie. Może być rozumiana jako wykorzystanie modelu do oszacowania/obliczenia wartości/przedziału wartości, jaką z dużym prawdopodobieństwem może mieć atrybut analizowanego obiektu. Wartością tego atrybutu może być w szczególności etykieta klasy....

SQL : podstawowe pojęcia teoretyczne

Definicje SQL (skrót od: Structured Query Language) – strukturalny język zapytań do baz danych. Jest szczególnie przydatny w obsłudze uporządkowanych danych składających się z bytów (zmiennych) i relacji między różnymi podmiotami danych. Baza danych –...

Testy nieparametryczne : implementacja w Python

# Jednoczynnikowa ANOVA (dla prób niezależnych): stats.f_oneway(dane_1, dane_2, dane_3) # Test Mood's równoci median: stats.median_test(dane_1, dane_2) # Test U Manna Whitney'a (nieparametryczny odpowiednik testu t-studenta dla prób niezależnych):...

Współczynnik korelacji Pearsona

Współczynnik korelacji waha się pomiędzy -1, a 1. Jeżeli jest bliski 0 to znaczy, że korelacja liniowa jest mała. Gdy dane są mocno skorelowane, ale nie jest to korelacja liniowa to współczynnik również będzie bliski 0 Jeżeli jest bliski 1 to znaczy, że korelacja jest...