Aus dem Kurs: Data Science – Grundlagen
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Dimensionsreduktion
Aus dem Kurs: Data Science – Grundlagen
Dimensionsreduktion
1957 klagte Chuck Berry in seinem legendären Song »Rock'n'Roll Music« über Musiker, die alles zu kompliziert machen, Zitat: »Sie ändern die Schönheit einer Melodie, bis sie klingt wie eine Symphonie«. Und das sei der Grund, weshalb er den Rock'n'Roll liebt. Daraus erklärt sich auch, weshalb die meisten Bands vier Leute haben, manche auch drei oder fünf. Das sind genug Musiker und Instrumente, um alle Klangräume auszufüllen, ohne zu viel zu machen, sodass es in eine Kakofonie ausartet. In der heutigen Zeit haben wir ein ähnliches Problem mit Data Science. Wir finden es toll, wenn die Daten wie in einer Matrix reinströmen, aber es ist schwer zu erkennen, was sie bedeuten und wie wir darauf reagieren sollten. Wir brauchen ein Mittel, um das Chaos zu durchdringen und Dinge in den Fokus zu rücken. Zum Glück hat Data Science eine Methode hierfür. Durch Dimensionsreduktion senken Sie die Zahl der Variablen und die Datenmenge, mit der Sie es zu tun haben. Statt mit Dutzenden oder Hunderten…
Üben mit Projektdateien
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Inhalt
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(Gesperrt)
Deskriptive Analysen6 Min. 16 Sek.
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Vorhersagemodelle7 Min. 13 Sek.
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Trendanalysen6 Min. 16 Sek.
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Clustering5 Min. 35 Sek.
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(Gesperrt)
Klassifizierung5 Min. 12 Sek.
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(Gesperrt)
Anomalieerkennung4 Min. 54 Sek.
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(Gesperrt)
Dimensionsreduktion5 Min. 8 Sek.
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(Gesperrt)
Auswahl und Erstellung von Features5 Min. 21 Sek.
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Validierung von Modellen4 Min. 24 Sek.
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Modellaggregation3 Min. 37 Sek.
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