https://github.com/tynab/descriptive-statistics

CyberSoft Machine Learning 03 - Descriptive Statistics
https://github.com/tynab/descriptive-statistics

anaconda anaconda-navigator cybersoft-academy cybersoft-academy-machine-learning cybersoft-academy-ml cybersoft-machine-learning cybersoft-ml descriptive-statistics jupyter-notebook labelencoder machine-learning mathplotlib numpy onehotencoding pandas python scikit-learn scipy seaborn sklearn

Last synced: 24 days ago
JSON representation

CyberSoft Machine Learning 03 - Descriptive Statistics

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/tynab/descriptive-statistics
• Owner: Tynab
• Created: 2024-01-21T19:39:12.000Z (11 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-02-21T19:27:09.000Z (10 months ago)
• Last Synced: 2024-12-02T08:59:00.428Z (29 days ago)
• Topics: anaconda, anaconda-navigator, cybersoft-academy, cybersoft-academy-machine-learning, cybersoft-academy-ml, cybersoft-machine-learning, cybersoft-ml, descriptive-statistics, jupyter-notebook, labelencoder, machine-learning, mathplotlib, numpy, onehotencoding, pandas, python, scikit-learn, scipy, seaborn, sklearn
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 14 MB
• Stars: 1
• Watchers: 2
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • Funding: .github/FUNDING.yml

Awesome Lists containing this project

README

        
# BÀI TẬP

1. Áp dụng lý thuyết CLT để tính giá trị trung bình của `SalePrice` (tập dữ liệu giá nhà) chỉ sử dụng 400 mẫu. Tính độ lệch chuẩn và vẽ biểu đồ histogram cho dữ liệu mean dựa và CLT.

2. Phân tích mối quan hệ giữa SalePrice và các thuộc tính kiểu loại (categorical data) và rút ra nhận xét. Ít nhất 3 thuộc tính.

2. Phân tích mối quan hệ giữa SalePrice và các thuộc tính kiểu số (numerical data) và rút ra nhận xét. Ít nhất 3 thuộc tính.

3. Chọn kỹ thuật phù hợp (LabelEncoder và OnehotEncoding) để biến đổi các thuộc tính kiểu loại.

4. Xử lý các dữ liệu nhiễu trong dữ liệu và tính lại hệ số tương quan so với SalePrice.