Спасибо большое! Мысли лектора очень приятно слушать, вообще захватывает такой формат преподнесения материала с первой секунды, еще и наполнено остроумными мыслями, класс!
у нас так зарплаты средние считают когда среднеарифметическое превышает 82% и является типичной зп)) а сейчас кассы самообслуживания так что можно уменьшать чек
Добрый день! Спасибо за видео! Очень понравилось сочетание теории и практики. У меня вопрос по диаграммам рассеивания. Какие величины отложены по абсциссе и ординате?
Не понимаю вопрос. На графиках оси подписаны. и в коде переменные прописаны... Например x='Top', y='Bottom' в команде df.plot.scatter(x='Top', y='Bottom', c=df['Status'].replace(colors))
@@Vadim_Abbakumov имелось в виду, на каких данных по оси х и у строиться точка на графике. Вы не показали графически и на примере, как построить диаграмму рассеивания. Поэтому человек и не понял.
@@grandlagging0zero175 Даже после Вашего уточнения не понял... Вы пишете "на каких данных по оси х и у строится точка на графике". Но я Выше отвечал, мол "x='Top', y='Bottom'" . 'Top' и 'Bottom' названия столбцов в таблице. Тогда что я не ответил? Может Вы ответите на вопрос?
На Западе даже в крутых вузах преподавателям приходится прогибаться под студентов - если студенты не поймут, они уйдут в другой вуз, где будет "понятнее", а это деньги для университета. Стэнфорд CS229, постоянно что-то типа этого: "Если вы не понимаете, ничего страшного, это я должен говорить, чтобы самому оставаться последовательным", говорит извиняющимся тоном Эндрю Ын... И наш мехмат МГУ: "Господа, вы знали, куда поступали, поэтому включайтесь в работу уже, а не жалуйтесь" И.В. Аржанцев:)
Здесь да, чтобы найти выбросы. В других задачах - чтобы мультипликативную модель сделать аддитивной. Или чтобы распределение стало симметричным. Кстати - я получаю симметричное, а не нормальное.
Спасибо большое! Мысли лектора очень приятно слушать, вообще захватывает такой формат преподнесения материала с первой секунды, еще и наполнено остроумными мыслями, класс!
Лектор супер крутой! Пока лучшее изложение материала, которое я нашел на ютубе. Спасибо!
Шикарно ведет! Видно, что человек занимается любимым делом.
Лучший препод! Объясняет доходчиво и мега-круто!
Супер курс! Очень понятно и доходчиво
Спасибо огромное за лекции! Можно выложить ссылку для скачивания ноутбуков
Спасибо лектору
Блин ну почему у меня в вузе нет таких преподавателей?!(
сколько за образование платиш?
у нас так зарплаты средние считают когда среднеарифметическое превышает 82% и является типичной зп)) а сейчас кассы самообслуживания так что можно уменьшать чек
Добрый день! Спасибо за видео! Очень понравилось сочетание теории и практики.
У меня вопрос по диаграммам рассеивания. Какие величины отложены по абсциссе и ординате?
Не понимаю вопрос. На графиках оси подписаны. и в коде переменные прописаны... Например x='Top', y='Bottom' в команде
df.plot.scatter(x='Top', y='Bottom', c=df['Status'].replace(colors))
@@Vadim_Abbakumov имелось в виду, на каких данных по оси х и у строиться точка на графике. Вы не показали графически и на примере, как построить диаграмму рассеивания. Поэтому человек и не понял.
@@grandlagging0zero175 Даже после Вашего уточнения не понял... Вы пишете "на каких данных по оси х и у строится точка на графике". Но я Выше отвечал, мол "x='Top', y='Bottom'" . 'Top' и 'Bottom' названия столбцов в таблице. Тогда что я не ответил? Может Вы ответите на вопрос?
Там нужно скобки у print(anything) ставить, в исходниках просто print anything
Очень крутой дядька, даже по сравнению со профессорами Станфорда.
На Западе даже в крутых вузах преподавателям приходится прогибаться под студентов - если студенты не поймут, они уйдут в другой вуз, где будет "понятнее", а это деньги для университета. Стэнфорд CS229, постоянно что-то типа этого: "Если вы не понимаете, ничего страшного, это я должен говорить, чтобы самому оставаться последовательным", говорит извиняющимся тоном Эндрю Ын... И наш мехмат МГУ: "Господа, вы знали, куда поступали, поэтому включайтесь в работу уже, а не жалуйтесь" И.В. Аржанцев:)
А есть репозиторий с ноутбуками?
Подскажите где можно скачать юпитеры ноутбуки к лекциям?
а где юпитерские ноутбуки можно скачать? по ссылке под первым видео нет их
но там не все есть вроде
Отлично!
Все круто, только вообще не понял про крестики и нолики в квадрате...
Почитайте про расчёт коэффициента корреляции)
а можете дать ссылку на гитхаб с исходникми?
нашел github.com/a1ip/Abbakumov/tree/master/Lesson_02
@@maratimus спасибо ,добрый человек
👍
Как получить данные и ноутбуки? Спасибо
а зачем нам вообще логарифмировать распределение? чтобы в нормальном после логарифмирования найти выбросы?
Здесь да, чтобы найти выбросы. В других задачах - чтобы мультипликативную модель сделать аддитивной. Или чтобы распределение стало симметричным. Кстати - я получаю симметричное, а не нормальное.
Вадим Аббакумов спасибо большое за ответ. Лекция очень понятная и интересная