Author: datahacker.rs

#001A Introduction to Deep Learning

Introduction to Deep Learning as taught by ANDREW NG, DEEP LEARNING course  LECTURE NOTES Deep learning is a sub-field of machine learning that is rapidly rising and is driving a lot of developments that has already transformed traditional internet businesses like web search and advertising. In the past couple of years, deep learning has gotten good from reading X-ray images, to delivering personalized education, precision agriculture, and even to self-driving cars. Over the next decades,…
Read more

#009 Serije i Data Frame

Sledeći post napisala je Anđelka Subotić. Anđelka će nam otkriti kako možemo da koristimo naprednije osobine za serije i kako možemo raditi sa Excel tabelama koje se učitavaju kao DataFrame tip podataka. Pogledajmo prvo kako možemo napraviti neke naprednije serije: Sledeći tip podataka koji će nam biti veoma važan jeste DataFrame koji je takođe iz biblioteke Pandas. Za sada možemo misliti o njima kao o Excel kolonama koje mogu biti tipa integer ili string: Vratimo…
Read more

#008 Series, vremenska serija

Vremenske serije Ovaj post posvećen je podacima za čiju analizu i procesiranje vremenski trenutak igra važnu ulogu. Primeri su signali/serije koje srećemo: u radu na berzi, dnevni kurs valute, prilikom merenja procesa koji se menjaju na dnevnom nivou: temperatura, zagađenost vazduha broj dnevnih putnika koje preveze jedna aviokompanija broj gostiju/turista koji posete jednu zemlju/grad/hotel u jednom danu. Da bismo radili sa serijama (Series) koristićemo biblioteku Pandas. Serija predstavlja zapravo dva NumPy niza: .index i .values.…
Read more

#007 kNN (k Nearest Neighbors) – k najbliži sused

U našem narodu dobro je poznaka izreka “S kim si onakav si”. Dobro je poznata i misao da mi, kao pojedinci, predstavljamo “sredinu, od petoro ljudi sa kojima provodimo najviše vremena”. Slagali se sa ovim ili ne, osnovna ideja ovih poruka predstavlja ideju za algoritam kNN. k Nearest Neighbors za svaki element iz skupa podataka prvo definiše razdaljinu od susednih elemenata. Ta razdaljina može da predstavlja rastojanje između dve tačke. Parametar k biramo mi i…
Read more

#006 Linearna regresija

Linearna regresija Napravićemo malu pauzu sa klasifikacijom. Podsetimo se, šta smo zapravo želeli kod klasifikacije? Cilj klasifikacije je da se pronađe funkcija koja će na optimalan način podeliti podatke iz dva ili više skupova. U zavisnosti od toga sa koje “strane” ove funkcije se podaci nalaze, definiše se pripadnost odgovarajućoj klasi. U slučaju regresije potrebno je takođe odrediti funkciju, tj. njen matematički oblik. U ovom slučaju dobijenu funkciju ćemo koristiti da odredimo koju će vrednost…
Read more