Как обрабатывать мультимодальные данные в Python с помощью Scipy и Numpy

🧠 Не упустите свой шанс! Получите БЕСПЛАТНЫЙ доступ к моему сообществу Skool — полному ресурсов, инструментов и поддержки, которые помогут вам в работе с данными, машинным обучением и автоматизацией ИИ! 📈 https://www.skool.com/data-and-ai-aut... Работаете с данными, имеющими несколько пиков или различных мод? В этом уроке вы узнаете, как обнаруживать, анализировать и обрабатывать многомодальные распределения с помощью Python, используя NumPy и SciPy — идеально подходящие для анализа реальных данных и предварительной обработки в машинном обучении. 🚀 Закажите мои услуги по работе с данными: https://ryanandmattdatascience.com/da... 👨‍💻 Наставничество: https://ryanandmattdatascience.com/me... 📧 Электронная почта: ryannolandata@gmail.com 🌐 Веб-сайт и блог: https://ryanandmattdatascience.com/ 🖥️ Discord:   / discord   📚 * Практические вопросы для собеседования по SQL и Python: https://stratascratch.com/?via=ryan 📖 * Курсы по SQL и Python: https://datacamp.pxf.io/XYD7Qg 🍿 СМОТРИТЕ ДАЛЕЕ Плейлист «Статистика для Data Science»:    • Statistics for Data Science   Т-критерий Уэлча:    • Performing Python Welch's T Test (Independ...   Эксцесс:    • How to Compute Kurtosis in Python with Sci...   Стандартная ошибка:    • How to Calculate Standard Error in Python ...   В этом уроке по Python мы подробно рассмотрим мультимодальные распределения и покажем, как их идентифицировать, визуализировать и понимать. Мы начнем с объяснения того, что такое мультимодальные распределения — распределения с двумя или более пиками — и почему они важны при анализе данных, таких как время финиша марафона, модели покупательского поведения клиентов или любой набор данных, где существует несколько групп. Вы узнаете разницу между бимодальными, тримодальными и полимодальными распределениями и поймете, почему стандартные статистические показатели, такие как среднее и медиана, могут вводить в заблуждение при работе с данными этого типа. Мы рассмотрим практический пример с марафонцами, выделив три отдельные группы: элитные бегуны, стремящиеся к участию в олимпийских отборочных соревнованиях, бегуны-любители, нацеленные на квалификацию на Бостонский марафон, и марафонцы-любители. Я продемонстрирую несколько методов визуализации, включая гистограммы с графиками KDE, эмпирические графики CDF и скрипичные диаграммы, чтобы помочь вам выявить мультимодальные закономерности в ваших данных. Мы также используем функцию find_peaks из библиотеки sciPy для программного определения точного местоположения пиков в вашем распределении. К концу этого видео у вас будет полный набор инструментов для обнаружения и анализа мультимодальных распределений в Python с использованием NumPy, Matplotlib, Seaborn и SciPy. Это необходимые знания для любого аналитика данных или специалиста по науке, работающего со сложными реальными наборами данных. ВРЕМЕННЫЕ МЕТКИ 00:00 Введение в мультимодальные распределения 01:42 Типы мультимодальных распределений 02:47 Проблемы с мультимодальными распределениями 03:34 Методы идентификации отдельных групп 04:12 Настройка и импорт Python 05:05 Создание примера данных о марафонцах 06:32 Построение графика мультимодального распределения 08:43 Визуализация с помощью эмпирической функции распределения 10:40 Использование диаграмм Violin для анализа 12:38 Поиск пиков с помощью SciPy 15:17 Заключение ДРУГИЕ СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ: LinkedIn Райана:   / ryan-p-nolan   LinkedIn Мэтта:   / matt-payne-ceo   Twitter/X: https://x.com/RyanMattDS Кто такой Райан? Райан — специалист по анализу данных в финтех-компании, где он занимается предотвращением мошенничества в сфере андеррайтинга и управления рисками. До этого он работал аналитиком данных в компании, занимающейся разработкой налогового программного обеспечения. Он имеет степень бакалавра электротехники Университета Центральной Флориды (UCF). Кто такой Мэтт? Мэтт — основатель Width.ai, агентства, занимающегося искусственным интеллектом и машинным обучением. До создания собственной компании он работал инженером по машинному обучению в Capital One. *Это партнерская программа. Мы получаем небольшую часть от конечной продажи без дополнительных затрат для вас.