Creating a Histogram with Python (Matplotlib, Pandas) • datagy
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Jun 22, 2020
datagy.io
JOUR 28 — Histogrammes & Distributions : voir la forme de vos données L’histogramme est l’un des outils les plus simples et les plus puissants en analyse exploratoire (EDA) : il révèle immédiatement la forme d’une variable (normalité, asymétrie, multimodalité) et oriente les choix de preprocessing. Dans ce Jour 28 du challenge #100JoursDeML, je détaille : 🔹 comment lire un histogramme (bins, dispersion, queues, outliers) 🔹 reconnaître les distributions normales vs skewed vs bimodales vs unifor
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JOUR 28 — Histogrammes & Distributions : voir la forme de vos données L’histogramme est l’un des outils les plus simples et les plus puissants en analyse exploratoire (EDA) : il révèle immédiatement la forme d’une variable (normalité, asymétrie, multimodalité) et oriente les choix de preprocessing. Dans ce Jour 28 du challenge #100JoursDeML, je détaille : 🔹 comment lire un histogramme (bins, dispersion, queues, outliers) 🔹 reconnaître les distributions normales vs skewed vs bimodales vs unifor
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