DavidErikMollberg/kennsluromur huggingface dataset:
eitt dæmi og ég ætla bara að þurrka út hér
þá sjáum við það að það er ég get valið mér dálk eða línu
Og svo kemur plú
Þá er ég mínus einn í veldinu fimm þannig að það er bara mínus einn þannig að ég fæ hérna mínus C
og þá erum við að tala um fylki að ef ég margfalda A sinnum A í mínus fyrsta
er þetta mínus þrír tíundu og einn fjórði
að þá fæ ég fimm sinnum hálfur plús sex sinnum
mínus einn fjórði Svo fæ ég hér
Nú ef ég reikna út úr þessu
þá fæ ég hér fimm aðrir mínus
sex fjórðu
þarf að vera jafnt og ákveðan af einingarfylkinu Hver er ákveðan ákveðan af einingarfylkinu Jú
má ekki vera jafnt og núll og þess vegna höfum við verið að skoða
og þá ætti að gilda að A X
einingarfylkinu I það breytir engu með niðurstöðuna
þannig að af því I er jafnt og X sinnum A þannig að ég get þetta X sinnum A hérna fyrir í staðinn fyrir I ið
Ég hef smá pláss eftir en ég er að hugsa um að fara hingað
en við byrjum eins og alltaf tvisvar sinnum tveir fylki og það er aðferð sem mér finnst mjög líklegt að þið þekkið
að þá get ég bara gert svona a c b d
Þannig að það get ég gert
c d x z jafnt og núll það er að segja c x
Lausnin er
a d mínus b c hérna fyrir neðan strik
og hvað er síðasti w
Hvað geri ég svo Ég skipti á hornalínunni d og a
taka hérna smá
Það sem ég ætla að gera núna er að sýna ykkur almenna aðferð til að finna andhverfu Þetta er ekkert ólíkt því sem við höfum verið að gera en ég þarf að setja hana upp bara svona formlega þannig að við höfum hana
A sem er ekki núll
fylkið út
af A a d j er umhverfa A
er C plús sem er fylgiþáttafylkið
Svo kemur mínus
þrisvar sinnum fjórum sinnum fjórir sextán
og einn plús þrír er fjórir þannig að mínus einn í fjórða er bara plús einn
Það er þá mínus hérna er oddatala Þá er það mínus og ég er að taka út
er þá já nei þrír þrír þrír og einn Þrír og einn er fjórir Já já það var bara plús þarna
Og ég tek út þriðju línu og fyrsta dálk þriðja lína fyrsta dálk þrír þrír fjórir og einn
þannig að það er þá plús fimmtán nei mínus fimmtán fyrirgefiði
Þrisvar fjórir er tólf
mínus átta það er fjórir og með mínus það er mínus fjórir
Er það ekki alveg rétt hjá mér jú Og svo við skulum sjá ég er búin með þessa línu ég er í annarri línu hér Hér er þá
Hérna er ég með tveir mínus sextán
Og og síðan er þá það sem eftir er þegar ég tek út fyrstu línu annan dálk það er þetta hér
það er önnur aðferð sem við getum notað líka
Þá er aðferð sem ég get notað er að stilla upp mjög líkt og þið gerðuð með Gauss eyðinguna
einingarfylki hérna megin
og þá eruð þið komin með A í mínus fyrsta hérna megin
Þá eru þið komin með einingarfylkið hérna megin
og þetta fylki hér
að þá eigið þið að fá einn núll núll núll núll núll einn núll fyrirgefðu
Við höfum sem sagt ákveðið að færa okkur alveg yfir í fjarkennslu
út af kórónavírusnum
varúðarráðstöfun og líka bara svolítið að því að við getum það Þannig
snúning snúning og speglanir
um upphafspunkt
Og viljum gera
þá settum við inn hnitin fyrir vigurinn hér
og núll núll og einn hérna fyrir neðan
núna er bara að margfalda upp úr þessu
Það er þá bæði hérna og hér
Líka bara til þess að gefa til kynna að þetta sé í rauninni
við fáum rótin af þremur deilt með tveimur
ég gerði smá villu hérna í fyrra vörpunarfylkinu
Það snýr fyrst um þrjátíu gráður
á x ásinn og mínus q á ypsilonásinn
Og svo er það snúningsfylkið og það átti að snúa
bara um eitthvað horn þeta þannig það er kósínus af þeta
hliðrum fyrst
Þannig að þá er að búa til
Fyrsta sem átti að gerast var að við ætlum að
hliðra
punktinum fjórir komma fimm niður í núllpunktinn
Þannig að fyrsta sem ég ætla að gera er bara að margfalda upp úr þessum fyrstu tveimur
jafngilt
Þannig að við fáum hérna fyrst
Ég held bara hérna viðmiðunarlínunum inni
Og er aukastöfum óbreytt
þennan fyrri hluta hann þægilegri má ég sjá
Og þar fæ ég hvað ég fæ
Þannig þetta er fengið með þessum útreikningum
núll komma átta sex sex núll
Og það er einn hérna fyrir neðan
Það var svona núll komma núll sex komma núll
og hér er fimm
þrjár komma þrír komma sjö sex átta
einn komma einn
þrír fjórir og sjö komma níu
sem að hefur verið snúið í kringum þennan punkt
dettur hann
Svona einhvern veginn
Jæja heyrið þið þá skulum við halda áfram við ætlum að tala aðeins um bara svona sem sagt machine learning eða vélnám bara svona smá kynning á því þannig að þið vitið hvað koma skal
Það sem gæti til dæmis verið veður eða eða hérna líftími eða eitthvað svoleiðis
Þess vegna viljum við nota svolítið meira sophisticated algoritma til þess að búa til boundary sem eru já raunverulega skilja betur á milli eins og við erum búinn að gera í hinu tilfellinu en þetta er það sem það sem að classification snýst um svona hérna í grunninn en auðvitað náttúrulega erum við aldrei með tvær breytur
Við erum alltaf með kannski hundrað breytur við getum ekkert plottað þær á svona fallegan hátt og og hérna þetta er svona pælingin á bak við þetta
Og hérna erum við með regression þar sem við erum með já BMI á x ásnum og við erum með kólesteról á y ásnum og við erum búin að mæla þetta fyrir þessum þetta fólk hérna og við erum að reyna finna þessa jöfnu bestu línu í gegnum gögnin þannig að við getum sagt Ókei við erum með einstakling sem er með BMI tuttugu og sjö hvaða kólesteról er hann með það getum við fundið bara punktinn á línunni sem svarar til tuttugu og sjö
Þannig að hérna þetta er svona ákveðinn hópur af aðferðum sem snúast um það að finna þessi anomaly eins og til dæmis fraud
og ég segi mjög vandlega hérna organized og fraud er eitthvað sem er þú veist eins og stendur hérna older than humanity það er hérna fólk er alltaf búið að vera að reyna að svindla til þess að hérna kannski fá aðeins meira heldur en ætti að fá og það fylgir þessu pareto princip ali þar sem að hérna snýst um að það er auðvelt að stoppa fyrstu fimmtíu prósentin og aðeins erfiðara næstu og svo framvegis
Þannig að það að ná öllum er rosalega erfitt og svona í business understanding þá náttúrlega er hérna best að finna svona fraudster a sem fyrst áður en þeir valda einhverjum skaða áður en þau eru búin að ná að svindla út úr mikið af peningum
Hérna erum við nokkra
Hér erum við með sem sagt credit card
Hún er hún er óeðlilega af því hún er öðruvísi heldur en allir hinir og þess vegna getur maður oft fundið svona anomalies bara með því að plot a upp gögnin sín og sjá hvort það sé eitthvað svona skrítið í gangi
Ef þið horfið vel á þetta sko þá er þetta sem sagt þetta eru símtöl
Og og hérna svona já þá breytist aðeins hans hegðun í þessum símtölum þegar þið sjáið þau eru alltaf að hérna rétt eftir miðnætti á meðan hann var vanur að hringja alltaf yfir daginn og svo framvegis
Og þá er þetta sem sagt kannski dæmi um einhvern sem er búinn að stela hans identity i
Það er kannski merki um það að einhver er búinn að stela kortinu þínu og hann er bara að reyna eins og hann getur og kaupa allt sem hann getur áður en það fattast og hann er eyða rosalega miklum pening á stuttum tíma
Nei Þetta er sem sagt ég held að ég sé með tvö annars vegar sem er bara svona flatt gagnasafn svo á ég annað sem er með sem sagt network upplýsingum og það er já það er ekki íslenskt
Sem sagt þegar þið byrjið að kynna núna verkefnin í í hérna sjálf sem sagt sem er seinni hluti námskeiðsins þá munið þið kynnast þessum machine learning algoritmum sem að þið já ættuð endilega að nota í ykkar lokaverkefni til þess að finna einhvers konar svona mynstur í ykkar gögnum
Kannski fá þeir betra tilboð annars staðar eða þeir eru bara ósáttir með þjónustuna og ákveða þess vegna að fara í annað fyrirtæki eða kannski er þú veist allir vinir þeirra hjá hinu fyrirtækinu og þá ákveða þeir að hætta
Af því að í Python þegar maður er að nota þessa hérna machine learning algóriþma þá vilja þeir oft fá gögnin á þessu formatti
Þetta var sem sagt bara svona split method
Og það er einn ein mæling í test settinu í hvert skipti
Nei ókei
Og ef við bara berum þetta saman við hérna það sem við vitum að er satt þá stemmir þetta ekki
Og svo aðrar hérna önnur mál við erum með recall við erum með precision og við erum með f einn score
Ókei nú ætla ég að tala um sem sagt þessi þessar aðferðir til þess að jafna eða koma á jafnvægi í gagnasafninu okkar
Ókei og svo er hérna ætla ég að fara í nokkrar aðferðir til þess að balance a
En við getum sem sagt notað annað sampling strategy sagt bara núll komma tveir og það þá þýðir að hlutfallið á milli eins og núll á að vera núll komma tveir
Þannig að þið sjáið hérna hérna myndum við vera með aðeins hérna allavega ekki jafn jafnt en samt alveg nógu jafnt
Við erum með accuracy við erum með recall precision og A U C
Og þetta var bara svona til þess að þurfa ekki að endurtaka mig oft
En ef við tökum okkur til og prófum að oversample a training settið okkar við hérna notum random oversampler og nota bene ef við gerum þetta við þjálfunargögnin okkar ekki allt X ið bara við þjálfunargögnin okkar af því við viljum að test settið haldi sér eins og það er við viljum bara gera það við þjálfunargögnin
Þær gera okkur kleift að finna minority mælingar í gagnasafninu okkar og að læra þeirra mynstur líka
Og það er sem sagt mögu þessar mögulegu útkomur þær búa til það sem við köllum
og svo ef A er einhver atburður þá táknum við fylliatburðinn
Og svo sem sagt
og þá sem sagt fáum við tölu á milli núll og eins
Og sem sagt dæmi til dæmis ef við erum með spilastokk með fimmtíu og tveimur spilum og við veljum eitt spil af handahófi þá eru líkurnar á því að fá út spaða þrettán á móti fimmtíu og tveimur af því að það eru þrettán möguleikar á því að fá spaða
Þannig að það myndi vera fjórir á móti fimmtíu og tveimur í þessu tilfelli
disjoint ekki samhangandi
Þannig að mér finnst alltaf bara voðalega hjálplegt að að taka þetta á mynd sko
En ef þeir eru hins vegar samhangandi þá er sniðmengið ekki tómt það er einhver bútur hérna þar sem þeir gerast á sama tíma þannig að þetta er
svo töldum við það aftur þegar við reiknuðum B og svo þurfum við að draga það frá
út af tvítalningu
að velja af handahófi annaðhvort kóng eða ás
Þannig að þegar við reiknum líkurnar hér þá einfaldlega leggjum við saman líkurnar á að fá spaða og líkurnar nei fyrirgefðu líkurnar á að fá ás líkurnar að fá spaða og drögum frá svo spaðaásinn og fáum út fjóra þrettándu
samfelldar slembistærðir þar sem að strjálu taka gildi í einhverja endanlegu mengi eins og þegar maður kastar tening eða
Af því að það er alltaf jafnlíklegt að þið giskið á rétt svar
sem sagt þessa tíluðu dreifingu til að reikna út líkurnar á ákveðnum atburðum
af því að við erum í raun og veru búin að skilyrða á það að það er ekki neitt á bak við fyrstu hurðina
Og þetta þurfum við að gera fyrir sem sagt alla möguleikana
Myndum skipta þeim svona upp í mutually exclusive atburði
hverjar líkurnar og hvernig er best að spila hverjar eru bestu strategíurnar Og þetta eru svo þú veist bara einhverjir stærðfræðingar sem urðu svo stór nöfn í stærðfræði en þeir voru bara upphaflega bara eitthvað að leika sér að reikna þetta út Voru að þú veist
þessi hérna Peter Norwick hann setti þetta upp á mjög skemmtilegan hátt
hann býr til bara hérna fall sem er sem sagt
atburð þar sem að þú ert með eitthvað sem er raunverulega ekki í boði fyrir tening Þú getur ekki fengið út átta þegar þú kastar tening til dæmis
átta eru hvítar sex eru bláar og níu eru rauðar Og þú ert að draga einhverjar sem sagt taka kúlur upp úr þessari krukku og vilt vita hérna líkurnar á því að allar sex kúlurnar sem þú dregur séu rauðar líkurnar á að allar séu hérna
Ókei takk í dag
sem sagt um það hvernig maður getur möndlað gögnin með melt og pívot til þess að sem sagt þau þannig að taflan lúkki rétt
sem tilheyrir hverju trúarbragði og eins og við sáum áðan þá er þetta dæmi um það að við erum með einhverjar upplýsingar í dálkaheitunum
Þannig að til þess að geta að gera það þá hérna viljum við breyta töflunni með því að nota þetta melt fall
og við viljum að það sem sagt varpist
income eða tekjur og svo kemur nýr dálkur þar sem að þar sem að gildin í töflunni koma og hann á að heita sem sagt frequency
Þannig að ef við keyrum það þá sjáið þið að hún lítur svona út þegar við erum búin að umturna þessu
Að þá sem sagt sjáið þið líka hérna í week er bara talan það er ekkert hérna þú veist allt þetta crap
og við viljum að sem sagt þessir gaurar
nei fyrirgefðu nú erum við búin að skip nei við voru búin að víxla þessu Þetta var alltaf víxlað áðan sem sagt
þá heita hérna dálkarnir eiga að heita sex and age og cases á að heita gildin eiga að heita cases
þeir saman búa til þennan age hérna
svo extröktum við sem sagt þetta sem streng
Ókei og svo erum við með veðrið munið þið þessa hérna ljótu töflu sem var bara full af einhverju tómu og við vildum breyta henni
og það á að heita day raw
og það er þetta sem við viljum það sem við viljum breiða úr Þannig að við breiðum úr þessu Þá sjáum við hérna
Þannig að þið sjáið hérna að við erum með
og les þær inn og sameinar þær
og og hérna og byrjum bara á því að lesa þau inn og við sjáum það að við erum með sem sagt tuttugu og tvö þúsund átta hundruð níutíu og níu
fullt af false false false svo eru hérna einhver nokkur nokkur sem eru true þannig að við getum verið viss um það að hérna eru einhver missing en þetta er náttúrulega ekkert voðalega
og þá getum við notað þetta fall sem heitir drop NA
þá þýðir það raunverulega að við droppum röðinni í þessu tilfelli ef að það vantar alla ef öll röðin er með NA þá hendum við henni í burtu
En hérna ætla ég að gera þetta svona
þá erum við með fimm hundruð og sex línur
og ef við ætlum aðeins að skoða það þetta er sem sagt
Hann hann er langt frá bæði hérna
og líka þessu value i
þannig að við fáum út töflu af z score um
Já takið eftir við erum með hérna np punktur abs þannig að þetta er sem sagt hérna
Tölugildið
Og og hérna sem sagt allt sem er absolute value stærra en þrír er útlagi þannig við getum hérna
Gerum það svona og þá sjáið þið að við erum eftir með töflu sem er með fjögur hundruð og fimmtán röðum og þrettán dálkum
Þá byrjum við á því að reikna q einn q þrjá og interquartile range þannig að við getum séð
Ef við kíkjum á þennan dálk sem heitir crim í þessum Boston gögnum og reiknum meðaltalið og staðalfrávikið þá sjáum við það að meðaltalið er einn komma núll tveir níu og staðalfrávikið er einn komma níu fimm
kíkjum hvað max er maximum
sjáið að max er minna en einn
Já þannig að basically þið sjáið það að meðaltalið eftir að við sem sagt
það verður aldrei alveg akkúrat akkúrat núll það verður samt eiginlega núll
og það eru til rosalega mikið af mismunandi tilgátuprófum og það er gott að vera svona hérna
Og það sem sáum í seiustu viku eða fyrirgefðu
En svo getur maður líka á hinn bóginn verið með sem sagt
til þess að hérna bakka upp sínar staðhæfingar
eru að vinna í þessu þeir vita hvað þá það þýðir það sem maður er að segja þegar maður segir að hérna
móttilgátunni og og þá er núlltilgátan einhvers konar staðhæfing sem við erum að reyna að afsanna
og þá er mót tilgátan sem sagt allt hitt sem sagt fyllimengið af þessari núlltilgátu
reiknar maður út p gildið í prófinu sínu og ber það saman við þetta alfa gildi sem að maður var búinn að ákveða fyrir fram og svo segir maður út frá því hvort að þetta sé tölfræðilega marktækt sko hvort þetta standist eða ekki hvort við ætlum að hafna núlltilgátunni eða ekki
Og og hérna
Og hér er sem sagt eitt dæmi um svona tilgátu próf þar sem að einhver hérna vísindamaður ætlar að að hérna
Og þá setur hann fram þessar þetta tilgátupróf þar sem núlltilgátan er að hérna tómatarnir þeir vaxa ekki hraðar ef hann setur áburð í moldina
þegar hann setur sem sagt áburð í moldina
og auðvitað náttúrlega þegar hann er að setja upp þessa tilraun sína þá þarf hann að vera svolítið passasamur með það hvenær hann plantar hann þarf náttúrulega að planta þessum plöntum á sama tíma þannig að þarf líka að passa það að
en ef hann gerir það
p gildið fyrir þetta test gildi
Flatarmálið undir þessu hérna hérna á milli
Þannig að þegar við erum komin upp í þrjú staðalfrávik þá erum við komin með níutíu og níu komma sjö prósent
sex og staðalfrávikið er einn
og og það kallast að sem sagt eins og ég sagði að staðla og þetta er oft sem gerir við gögn áður en maður byrjar að vinna með þau er maður staðlar þau til þess að koma þeim inn á inn á þetta
bara í skónúmerum raunverulega
mínus áttatíu deilt með átta og þá erum við búin að staðla
Þannig að við erum svona sirkabát einhvers staðar hér
einn komma tuttugu og fimm og núna
viljum við reikna þetta hérna flatarmál
og þá reiknar sem sagt þetta
Og þá fáum við út líkurnar
hverjar eru líkurnar á því að bíll valinn af handahófi sé að keyra á níutíu kílómetra hraða eða minna
Mundi þá vera áttatíu og níu komma fjórir
og þróaði þessa þessa hérna dreifingu sem heitir students t dreifing og hann sem sagt hann skrifaði einhverjar fræðigreinar og eitthvað um þetta En hann vildi ekki koma fram undir nafni þannig að student var hérna sem sagt svona
En alla veganna þá þróaði hann þessa t dreifingu sem að hérna
maður veit ekki hvað staðalfrávikið er og þegar maður notar normaldreifinguna þá verður maður að gefa sér að maður viti hvað staðaldreifingin er staðalfrávikið er en ef maður veit það ekki
og í staðin fyrir að reikna z gildi þá reiknar maður t gildi
með þessari jöfnu hér
Hann hérna Ari rektor hann segir að allir sem að útskrifaðist úr HR séu með hérna að meðaltali
Er þetta rétt eða er þetta ekki rétt
Ókei Og eitt tilgátupróf í viðbót sem heitir key squared Þetta er bara önnur dreifing sem ég ætla að sýna ykkur með smá dæmi
og hérna og hérna sjáum við hvernig þetta mundi vera bara myndrænt Við erum með sem sagt þessi þessar þrjár skoðanir hérna
Nema það að við getum prófað þetta með þessu key squared testi þessu key kvaðrat testi
þessa mismunandi flokka
Þannig við myndum vera með tvisvar sinnum eitt degree of freedom sem eru tveir
Að þessar þrjár tegundir af skoðunum
Og hérna sjáið þið hvernig við reiknum það sem við búumst við þetta expected
sammála og hversu margir í heildina voru demókratar og deilum með heildinni eins og þið sjáið þarna uppi
og tveimur free gráðum og fáum út sem sagt
flatarmálið hér en ekki hér sem sagt
óöryggi sem að tengist mati á stika
að að sem sagt
Og svo getum við startað eða byrjað að sampla hérna
Og hérna þetta er svona það sem við ætlum að tala um í dag þetta
þessir fjórir punktar af hverju viljum við mæla performance inn Af hverju viljum evaluate a módelin
í þessu tilfelli hér
Þannig að þessi hérna classifier mundi ekkert vera neitt voðalega góður af því að það eru svo margir
En samt sem áður eru enn þá nokkrir grænir þarna hinum megin sem er alveg eðlilegt Þú færð aldrei fullkomna
þá er ekkert víst að hann mundi endilega lenda þarna inn í gula svæðinu á þessum þessari mynd
til þess að hafa svona appropriate fitting eins og það heitir hér
sem eru punktarnir hérna á línunni þá mundi skálínan hérna í underfitted rammanum er dæmi um það þú ert með módel sem er hérna
og sjá hversu vel það stendur sig á nýju gagnasafni og það er það sem við köllum performance Hversu vel stendur módelið sig þegar þú gefur því observation ir sem það hefur ekki séð áður
þá minnkar error in í þessu þjálfunarsafni
þá verður byrjar sem sagt error inn aftur að hækka í test safninu vegna þess að
punktar eða
Og þess vegna getur módelið ekki hérna spáð þeim rétt af því að
af því að þeir eru ekki til staðar í þjálfunarsafninu
það er sem sagt einhvers konar einhver hegðun það getur verið
strjált target þar sem að getur verið
Og kannski svona smá myndrænt Hérna
og við notum það sem input í eitthvað svona machine learning model sem eru að læra mynstur
og við setjum það inn í módelið okkar og fáum út að þetta sé möffins
Þá mundi þetta módel spá fyrir um það hvort það sé fraud einn eða ekki fraud núll og hinn bóginn þá getur útkoman úr módelinu verið líkurnar á því að
og ég ætla að tala um hérna sem sagt þrjár algengar aðferðir
fyrsta lagi erum við með split sample method og svo erum við með cross validation og svo leave one out cross validation
og þegar við erum að þjálfa módelið þá gefum við því gögnin með target inu þannig að módelið þarf að vita
og svo þjálfum við módelið og módelið lærir mynstur á milli breytanna í tengslum við target ið
til þess til þess að testa Og þá út úr hverju svona hverri ítrun fáum við einhvers konar hérna
Ég ætla að fara aðeins í það hvernig sem sagt spárnar verða til
fara hérna í módelið og við erum að þjálfa módelið og þegar við erum búin að þjálfa módelið þá tökum við test gögnin okkar
þannig að fyrsta þarna eru fjörutíu og fjögur komma tvö prósent líkur á því að þessi tilheyrir flokki eitt Og þá mundi flokkur eitt vera til dæmis spam eða að vera góður viðskiptavinur og svo framvegis
hérna megin erum við með það sem við sem sagt spáðum predicted class
og við sjáum það að hérna þegar eitthvað er af class anum eitt
ýmsar sem sagt svona measures og þetta er sem sagt listi af performance measures
þannig að hérna á myndinni hér erum við með sem sagt allar mælingarnar okkar
þar sem við erum að velta fyrir okkur hversu hérna mörg af þessum relevant item um voru valin
Já og hérna er bara mjög einfalt dæmi um það hvernig maður getur reiknað mismunandi
og plottum það svona upp
þá erum við að spá verr fyrir heldur en random model
Já ég var búinn að segja þetta allt saman held ég
Þar sem við erum aftur á sama hátt að breyta cut off gildinu frá núlli og upp í einn og reikna fyrir hvert cut off bæði recall og precision Svo getum við plottað þessa kúrfu sem er þá þessi gula línan hér
og svo eins hérna
Þið sjáið það að við erum búin að tala um hérna ROC curve og við erum búin að tala um recall og precision
hvað það er sem maður vill finna
er þannig þegar við erum búin að þjálfa það að það spáir því að allir séu í sama hérna flokknum það spáir því að öll email in séu venjuleg email
já ein af þúsund er fraud og þá er mjög erfitt að finna þær
er hefur minna vægi heldur en tíu prósent þá ættum við að grípa
Þið sjáið það að við erum með fjórar fjórir sinnum einn af þessum fjórtán mælingum hérna
Af því ef við balance um það alveg þið sjáið það ef maður fer úr þú veist eitt prósent
ef maður fer úr því
á þessum ten sem sagt línum sem að tengja þær Þannig að í staðinn fyrir bara að tvöfalda einhverja mælingu þá svona hérna reynir maður svona aðeins að
Og þetta er mjög hérna
þar sem er verið að ræða
tækni sem er að gerast á Íslandi
og mér skilst að séu sem sagt einhverjir afsláttar og svoleiðis fyrir nemendur þannig að ef þið hafið áhuga á því endilega kíkið á það
Og svo ætla ég aðeins að tala um sem sagt
Fyrir kynningarnar þá erum við búin að sem sagt raða ykkur í hópa þrír til fjórir nemendur í hverjum hóp
þá sjáið þið sem sagt hérna class presentation
regression sautjánda febrúar
að er ekki bara nemendur sem eiga að kynna verkefni eða þú veist kynna algóritma heldur eru aðrir nemendur í salnum sem eiga að spyrja spurninga
kíkið á þetta til að vera viss um það hvenær þið eru ábyrg fyrir annað hvort því að halda fyrirlestur eða að spyrja spurninga
Svo mun það koma inn á dæmatíma verkefnið sem allir eiga að skila
og sem sagt skilningur og notkun á þessum predictive techniques þessum machine learning aðferðum sem við erum að fara að tala um næstu vikur hversu vel skiljið þið þær og hversu vel notið þið þær eruð þið að nota rétta aðferð fyrir ykkar gagnasafn og eruð þið að túlka niðurstöðurnar rétt
Þannig að ef við erum með þetta gagnasafn hér þá erum við sem samt með einhvers konar treatment a og b og einhverja hérna einstaklinga sem eru að fá þetta treatment Og þetta er dæmi um gagnasafn sem er ekki á góðu format i af því að við getum ekki gert greinarmun á treatment unum þannig að ef við umbreytum því og gerum það svona þá er það orðið betra af því að við getum flokkað eftir treatment og til dæmis reiknað
á meðan að næsti er er tuttugu þannig að þessi hérna er örugglega eitthvað skrítinn og þessi hérna er definately eitthvað skrítinn í dag því enginn er hundrað og fimmtíu ára Þá getum við hérna reynt að bara sjá í gögnunum hvað veldur þessu ákveðið og ákveðið hvort við eigum að taka þetta í burtu eða eða að díla þá díla við þá
Og eins og ég sagði til að díla við þá þá getum við sem sagt ef við erum með útlaga sem eru ólöglegir þá lítum við þá eins og missing values og ákveðum hvort við ætlum að hafa þá með delete a þeim eða replace a og svo hins vegar ef við erum með löglega útlaga