W uczeniu maszynowym często wykonujemy operacje na macierzach (wektor to też przykład macierzy, tylko że jeden z wymiarów wynosi 1). Cchcemy takie operacje wykonywać, gdzie tylko się da przy pomocy funkcji z modułu numpy, bo tak jest efektywniej! Matematyka jest bezlitosna. Istnieją pewne określone reguły, określające warunki kiedy na macierzach można wykonywać operacje: aby dodać […]

Kiedy robisz rzeczy standardowe, korzystasz sobie ze standardowych metod, ale kiedy przychodzi zmierzyć się z niestandardowym problemem, to trzeba sięgnąć po funkcję apply. Tutaj mamy dosyć nietypowy DataFrame. Dla każdego wiersza DataFrame trzeba wykonać jakąś niestandardową czynność… import pandas as pd df = pd.DataFrame( [ [-1, -1], [[11,12], [21, 22]], [-1,-1], [[101,102],[201,202]] ], columns=[’rola’,’X_dist’]) df […]

Podczas budowania modelu predykcyjnego dane, na których model się uczy dzielone są na dane uczące (+/-80%) i dane testowe (+/-20%). Idea jest taka, aby algorytm mając do dyspozycji dane uczące „zauważył” i „nauczył” się reguł, które wpływają na powiązanie danych. Pozostałe dane testowe są na tym etapie ukryte przed algorytmem. Może się to wydawać trochę […]