init

2026-07-30 11:35:10 +05:00
commit 8a3ec978ad
113 changed files with 3384 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,20 @@
+Модель принимает массив значений с плавающей запятой, называющийся *вектор признаков.*
+***Вектор признаков*** - список примеров, включающих в себя признаки. В каждом примере приводятся разные значения, выглядит вектор признаков примерно так: 
+```
+[0.78, 0.56]
+``` 
+
+Однако векторы используют обработаные значения, т.е нормализованные. Самые распространённые методы проектирования функций:
+- ***Нормализация*** - преобразование числовых значений в заданый диапазон (например [-1,1])
+- ***Биннинг (он же групирование)*** - преобразование одного признака в несколько бинарных признаков, называемых интервалами или ячейками, обычно на диапазоне значений. 
+  Например можно разделить данные о температуре, где меньше 10 градусов - холодно, от 11 до 24 - умеренно, больше 25 - жарко
+
+### Визуализация
+Для более понятной работы с данными рекомендуется визуализировать данные с помощью pandas и matplotlib, для подтверждения гепотиз. 
+
+### Статистика
+Рекомендуется собирать базовые статистические даннные
+- средннее значение и медианное
+- стандартное отклонение
+- Значение в квартильных делениях (0, 25, 50, 75,100)
+если дельта между 0 и 25 значительно отличается от дельты 75-100, то датасет содержит выбросы.