Нормалды! или Как Приручить Хаос в Данных

📊 Когда данные перестают быть «нормальными» — начинается настоящее веселье. Почему доходы, просмотры и лайки никогда не укладываются под “колокол Гаусса” 🔔? Что делать с выбросами и длинными хвостами 🐍? И как масштабирование, логарифмы, другие степенные и бининг-преобразования превращают хаос в порядок? В этом выпуске — короткий, но насыщенный ликбез: 🔹 Нормальные и логнормальные распределения 🔹 Почему выбросы портят модели 🔹 Как с ними бороться — IQR, логарифмирование, Бокс-Кокс, Йео-Джонсон 🔹 Что такое бининг и квантильные преобразования Всё просто. Всё по-научному. Всё нормалды! Таймлайн: 1:21 – 1. Виды распределений 4:46 – 2. Распределения из жизни 8:34 – 3. Обработка выбросов 13:35 – 4. Масштабирование данных 22:29 – нюансы визуального анализа данных 27:45 – 5. Степенные преобразования 33:48 – 6. Бининг, квантилизация 42:36 – 7. QuantileTransformer из sklearn 43:47 - Выводы ——— 👨🏫 Автор: Илья С. Елисеев Канал: Learn Machine Learn 💬 Telegram: t.me/learn_machine_learn 🧩 GitHub: github.com/easyise/learn_machine_learn 🎧 Слушайте в наушниках — у нас даже графики звучат логично.