Değişkenlik, verilerin bir veri kümesindeki ortalama değer etrafında nasıl dağıtıldığı hakkında size fikir verir. Verilerin ne kadar uzağa dağıtıldığı konusunda size bir fikir verir. Günlük hayatımızda çeşitlilik vardır, örneğin her gün uyandığımız zaman bir aralıkta değişir. Çok fazla değişkenlik gün içindeki diğer olayları etkiler ve sonuç olumlu olmayabilir. Benzer şekilde, bir restoranda en sevdiğiniz yemek çok değişiyorsa, bundan hoşlanmayacaksınız. Bu varyasyon ölçülebilir. Aşağıdaki bir örnek
3 merkezi eğilim ölçüsü gibi, birçok değişkenlik ölçümüz var:
Bir örneklem için varyans formülü şu şekildedir: (Popülasyon formülünü kullanmayacağız)
Yukarıdaki veri seti için s2 = 6.484943 inch2 elde ederiz. Gördüğünüz gibi varyans, her veri noktası X1 X2 X3… Xn ve M arasındaki kare farkın serbestlik derecesine bölünmesiyle elde edilir. N-1.
Not: Varyans, değeri inç2'nin karesi cinsinden verir ki bu pek bir anlam ifade etmez.
3. Standart Sapma: Çoğu zaman çok büyük veri kümelerinde varyans değeri çok büyüktür ve hesaplanması zordur. Bu nedenle varyansın karekökünü alıyoruz. Buna Standart Sapma denir. Standart Sapmayı hesaplama formülü, varyansın kare kökünden başka bir şey değildir. Bu nedenle
Yukarıdaki veri kümesi için s = 2.546555.
4. Bağıl Standart Sapma / Varyasyon Katsayısı: Veri setinin ortalamasına göre standart sapmadır. Daha da iyi bir birim daha az dağılım ölçüsü, varyans katsayısıdır. Varyasyon katsayısı, standart sapmanın örnek ortalamasına bölünmesiyle elde edilir. Veri setimiz için Bağıl Standart Sapma 0,03675069'dur.
Not: Hem Varyans hem de Standart Sapmanın birimleri vardır, bizim durumumuzda. Farklı birimlerin iki veri setinin dağılımını karşılaştırmanız gereken bir senaryo hayal edin. Bu nedenle böyle bir durumda varyans katsayısı tercih edilir.
"Temel düzeyde, makine öğrenimi geçmişe dayalı olarak geleceği tahmin etmekle ilgilidir. Örneğin, bir kullanıcının Alice'in izlemediği bir filmi ne kadar beğeneceğini izlediği filmlere verdiği puanlara göre tahmin etmek isteyebilirsiniz.
Veri Bilimi alanına ilk kez girmeye çalıştığınızda biraz göz korkutucu olabilir. Web'de arama yapmak ve bu kadar çok bilgi arasında gezinmek sizi kolayca bunaltabilir.
MIT Seçim Laboratuvarı'nda yüksek lisans araştırmacısı ve doktora derecesi olan Jesse Clark tarafından yazılmıştır.
Oakland, CA'da halka açık verileri kullanarak hava kalitesini tahmin etmek Google ve EDF, Oakland'daki hava kirliliğini haritalama çalışmalarını yayınladığında, bu çalışmanın sonuçları büyük ilgi gördü. Yayınladıkları veriler, hava kalitesinin Doğu ve Batı Oakland'daki şehir bloklarına göre nasıl değiştiğini gösteren ilk veri kümelerinden biriydi.
Daniel Fleck ve David Lubert ile yazılmıştır Dizimizin ilk blogu, bir veri bilimi projesini uygun şekilde değerlendirmek için Net Şimdiki Değer (NPV), İç Getiri Oranı (IRR) ve Karlılık Endeksi'ni (PI) kullanmaya odaklanacaktır. Ayrıca, bir veri bilimi metodolojisinin kullanılmasının, bu aynı ekonomik ölçütlerin girdilerini daha yüksek kaliteli değerlendirmeler geliştirmek için nasıl daha da iyileştirebileceğini tartışacağız.
Öz bileşimi ve SVD için yararlı olan doğrusal cebir temel kavramını anlayın Bu makalede, öz ayrıştırma veya tekil değer ayrıştırma (SVD) gibi matris çarpanlara ayırma yöntemlerini anlamanın ilginç bir yolu olan temel kavramını öğreneceksiniz. Tanımlar Temel, vektör uzaylarını (vektör setleri) tanımlamak için kullanılan bir koordinat sistemidir.