Visualizing Statistical Data Using Seaborn
Visualizing Statistical Data Using Seaborn
.MP4, AVC, 200 kbps, 1280x720 | English, AAC, 64 kbps, 2 Ch | 1h 43m | 222 MB
Instructor: Janani Ravi
Как deep learning подходов machine-learning-рост популярности, модели становятся все более трудно понять, и подобрать отдельно. Отсюда необходимость для сложной визуализации данных в модель все более и более срочные и важные
В этом курсе визуализации Статистических данных с Использованием рожденный морем, они будут работать визуализировать рожденный морем с мощными библиотеками и анализировать свои данные. Рожденный морем тесно сотрудничает с PyData stack - он построен на вершине Matplotlib и интегрируется с NumPy, Pandas, статистика и другие модели Python библиотек для data science они start будут распределений off благодаря визуализации одномерном и bivariaten. Вы получите построить регрессию участков, KDE-кривые и гистограммы для извлечения знаний из данных. Далее вы будете визуализировать рожденный морем, парные отношения высокой размерности с FacetGrid и PairGrid. Plot эстетика, цвет и стиль важные элементы для изготовления своего зрительные образы незабываемы. Учитывая это, которые вы будете изучать цветовые палитры в наличии рожденный морем и видеть, как определенные plot можете манипулировать элементами в нашей диаграмме. В конце этого курса вы будете строить очень удобно рожденный морем с библиотеками сильные, интересные и яркие зрительные образы - важным предшественником для использования данных в machine learning. Необходимое Программное Обеспечение: Рожденный Морем 0.8, Python 3.x.
DOWNLOAD
turbobit
