PYTHON SPÉCIAL MACHINE LEARNING - PYTHON NUMPY STATISTIQUES et MATHÉMATIQUES (12/30)

Ce tutoriel francais Python Numpy vous montre comment faire des statistiques et des mathématiques avec le tableau Numpy array. Nous voyons beaucoup de fonctions, en combinaison avec les axes de numpy array (axis=0, axis=1) timecode du tutoriel: 1) MATHÉMATIQUES DE BASES 0:00 Intro 00:27 méthodes ndarray de bases sum, sum(axis=0), axis = 1 03:20 min() et argmin(), max() et argmax() 04:18 argsort() 05:37 fonctions mathématiques : np.exp(), log, cos, sin, sinh .... 2) STATISTIQUES 07:27 Statistiques: mean, var, std 08:32 corrcoef: calculer des corrélations entre lignes ou colonnes 10:30 np.unique: compter le nombre de répétitions dans notre dataset 12:34 Exercice: Argsort() + np.unique() pour trier les répétition d'un tableau Numpy 3) CORRECTIONS DE DATASETS 14:46 NaN Not a Number: np.nanmean() et np.nanstd() 16:46 Compter les NaN dans un tableau Numpy et filtrer les NaN avec le Boolean indexing 4) ALGEBRE LINÉAIRE 18:59 Transposée et produit matricielle dot() 20:35 np.linalg : determinant, inversion, eigen values (valeurs propres) 5) EXERCICE 22:45 Exercice de cette vidéo: Standardiser un dataset + méthode de normalisation Wikipédia 6) CORRIGÉ EXERCICE 25:10 Manipuler une image avec Numpy: Slicing 27:34 Correction photo et compression d'image LIEN VERS LES DOCUMENTATIONS: Numpy ndarray https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.html Numpy fonctions mathématiques https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/routines.math.html Numpy statistiques https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/routines.statistics.html Numpy algèbre Linéaire https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/routines.linalg.html Wikipédia Normalisation et Standardisation https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_scaling ► Me soutenir financierement sur Tipeee (et obtenir des vidéos BONUS) https://fr.tipeee.com/machine-learnia ► REJOINS NOTRE COMMUNAUTÉ DISCORD https://discord.gg/WMvHpzu ► MON SITE INTERNET: https://www.machinelearnia.com/ ► Recevez gratuitement mon Livre: APPRENDRE LE MACHINE LEARNING EN UNE SEMAINE CLIQUEZ ICI: https://www.machinelearnia.com/apprendre-le-machine-learning-en-une-semaine/ ► Téléchargez gratuitement mes codes sur github: https://github.com/MachineLearnia ► Abonnez-vous : https://www.youtube.com/channel/UCmpptkXu8iIFe6kfDK5o7VQ ► Qui suis-je ? Je suis Guillaume Saint-Cirgue, Senior Data Scientist avec plus de 8 ans d’expérience dans les secteurs de la tech, l’aviation, la robotique, l’énergie, et les usines connectées. En 2019, j’ai créé Machine Learnia dans le but de partager mes connaissances dans le domaine de l’intelligence artificielle. Mon objectif est d’expliquer en détail le fonctionnement du Machine Learning et de ses algorithmes, tout en rendant ces concepts accessibles à tous. Je suis convaincu qu'il ne suffit pas de survoler l'aspect mathématique de ce domaine; il est essentiel de s'y plonger en profondeur pour se démarquer. Cette approche a déjà convaincu plus de 150 000 personnes, et ceux que je forme aujourd'hui comptent parmi les meilleurs du secteur. ► Une question ? Contactez-moi: [email protected]