Найдено 2 материала
Эту историю рассказывают на первой лекции по анализу данных: сеть супермаркетов прогнала чеки через компьютер, нашла пару «пиво — подгузники», поставила товары рядом — и продажи выросли. На деле в 1992 году пару нашли запросами к базе данных, а не хитрым алгоритмом, и товары никто не передвигал. Но вопрос «что покупают вместе?» оказался настолько хорош, что под него построили целый раздел анализа данных. Этот разбор идёт от задачи IBM 1993 года через Apriori и FP-дерево, посчитанные руками на десяти чеках, к месяцу настоящих покупок. На 9835 чеках почти половина найденных правил — 2679 из 5668 — кончается цельным молоком, потому что его берёт каждый четвёртый покупатель. Отсюда главный вопрос выпуска: когда найденному правилу стоит верить. В конце — практикум на Python с библиотекой mlxtend и одна задача, решённая обоими алгоритмами от условия до ответа.
PDF | 50 стр.
Новинка399 ₽
Подробнее
Пять привычных представлений об учёбе, которые не выдержали проверки в привычном виде, четыре приёма с измеренным эффектом — извлечение, промежуточная проверка, долгая программа, активная аудитория — и объяснение, почему рабочее ощущается как неудача: чередование, трудность и интервалы хуже в процессе и лучше на отложенном замере.
PDF | 31 стр.
Новинка299 ₽
ПодробнееПоказано 1–2 из 2
