Лабораторные работы по дисциплине "Теория обработки информации"

Мои наработки, связанные с анализом данных, созданные во время обучения в университете.

Использование

Лабораторная 1: Построение векторной графики с помощью Matplotlib

• Описание: Изучение основ языка Python. Построение векторной графики с использованием библиотеки Matplotlib: 2D-графика, диаграммы гистограммы, 3D-поверхности.
• Как использовать: Запустите lab1.ipynb.

Лабораторная 2: Классификация методом KNN

• Описание: Классификация вин из тренировочного датасета sklearn load_wine библиотечным и собственноручно написанным методами.
• Как использовать: Запустите lab2.ipynb. Последовательно откомпилируйте код каждой ячейки.

Лабораторная 3: Классификация методом деревьев решений (decision tree method) и прогнозирование

• Описание: Классификация NBA команд по успешности и предсказание на сезон 2023-2024 года. Датасеты взяты с сайта NBA.
• Как использовать: Запустите lab3.ipynb. Последовательно откомпилируйте код каждой ячейки и посмотрите как меняется accuracy. При необходимости, посмотрите как код работает для других годов.

Лабораторная 4: Кластеризация методом k-средних

• Описание: Кластеризация рандомно сгенерированных данных и данных покупателей торгового центра. Последние данные взяты с сайта Customers.
• Как использовать: Запустите lab4.ipynb. Последовательно откомпилируйте код каждой ячейки и посмотрите, как данные разбиваются на множества кластеров.

Лабораторная 5: Использование средств описательной статистики

• Описание: Подсчет статистических характеристик для тренировочного датасета вин sklearn load_wine.
• Как использовать: Запустите lab5.ipynb. Последовательно откомпилируйте код каждой ячейки и проведите анализ подсчитанных характеристик.

Лабораторная 6: Исследование временных рядов

• Описание: Анализ популярности языков программирования Python, C++, Java, PHP за 5 лет. Данные взяты с сайта GoogleTrends.
• Как использовать: Запустите lab6.ipynb. Последовательно откомпилируйте код каждой ячейки и дайте оценку распределениям данных.

Лабораторная 6/1: Исследование временных рядов

• Описание: Анализ популярности игр Dota2, CSGO, PUBG за 5 лет. Данные взяты с сайта GoogleTrends.
• Как использовать: Запустите lab6_1.ipynb. Последовательно откомпилируйте код каждой ячейки и дайте оценку распределениям данных.