Ta chaine est une mine d'or en Data Science, je me régale depuis que je l'ai découvert. Tes vidéos sont de qualité, précises, concises. Donc on a pas à perdre du temps on comprend tres rapidement le sujet abordé. En plus tu est trop cool. Merci et continue ton oeuvre en faveur de la communauté francophone. On a pas toujours des tutos et des vidéos de cette qualité en français. Merci
Je suis franchement bluffé avec toutes ses vidéos de qualités. Bravo, possible d'avoir des vidéos sur les bases statistiques et maths pour Machine Learning?
j'adore ta chaine, j'adore la façon dont tu expliques, j'aimerai bien voir d'autre formation en Natural Language Processing et Technical Language Processing ❤
bonjour, je pense que cette librairy correspond tout à fait a mon dataset, donc je vais surement l'utiliser beaucoup. merci encore pour la qualité de tes vidéos, des exemples et de la clarté de tes explications qui sont d'une précision chirurgicale.
@@MachineLearnia Salut les data scientists. J'ai une petite question à propos de Seaborn. Vous voyez, j'utilise Seaborn sur Kaggle. Au début, il me faisait des beaux graphes, c'était parfait. Maintenant il ne me renvoit rien à part ceci : Qu'est ce que cela signifie et comment dois je faire pour avoir mon graphe Merci de votre réponse
Série de qualité excellente ! Pourtant j'en ai vu, bravo pour le travail, je suis avec impatience les prochaines vidéos ! Comme évoqué précédemment sur d'autres vidéos, je me réjouis aussi que des vidéos "projet" soient faites, en utilisant un peu de tout ce que tu nous apprends mais sur une application concrète et plus complexe (promis j'aime beaucoup iris et titanic quand même !)
@@MachineLearnia Ah oui ça me semble plus logique de poser les bases de manière thématique avant d'attaquer un projet ! Content de lire que c'est prévu :)
Toujours Nikel comme d'habitude! Sa devient comme un cours avec des emploies du temps qui sont les dates de sorties de chaque vidéo LoL! Chapeau pour le travail!
Superbe vidéos comme toujours, merci infiniment et bonne continuation, je suis impatient de voir la suite, merci encore, non seulement que vous expliquez les fonctions mais aussi les graphes, leurs types et leurs utilité genre quand est ce que on utilise tel graphe dans telle situation etc... Vraiment merci et bon courage.
J'ai bien aimé cette présentation de Seaborn et les cas dans lesquels il faut utiliser l'une ou l'autre librairie Parlant d'autres librairies graphiques, j'aime bien Plotly
@@kephmakoyi3799 juste un peu de travail :) Il faut regarder les autres vidéos de ma chaine et tout devrait bien aller. Avec un peu de pratique ca ira mieu
C'est très impressionant comme les graphiques en sortie sont super sexy ! Moi qui cherchais encore quelques arguments pour remplacer matlab, je crois que celui ci va être assez critique! Encore merci pour cette formation ;)
La librairie Plotly mériterait véritablement d'être couverte par Machine Learnia : car géniale pour faire de la visualisation rapide (plotly express) ou spécialisée (avec le modèle d'objet graphique).
Excellent ! Quel serait ton conseil pour obtenir l'ensemble des graphiques informatifs avec des variables essentiellement catégorielles ? Un genre de pairplot qui prend en compte le fait que les variables sont categorielles, en fait :-) Merci en tout cas et vivement l'arrivée du deep !
Pour les variables catégorielles c'est plus compliqué qu'un simple pairplot, car il y a beaucoup de choses a montrer, en général il faut faire des value_counts, des tables de fréquences, des catplots, et des boxplots.
salut j'ai essaiyé la chose suivante avec le data set titanic : sns.pairplot(titanc,hue='pclass') ca marche pas et voici l'erreure : RuntimeError: Selected KDE bandwidth is 0. Cannot estiamte density.
seaborn n'arrive pas a trouver une bande passante automatiquement pour créer le graphique. C'est une erreur qui peut arriver. Tu peux la corriger en écrivant sns.pairplot(titanc,hue='pclass', bw=1.0) (ou bien essayer d'autres valeurs pour bw)
Un.n.@ ñn..jiiiiiiiînj ' ,.,n, u no .y ,' ,,. Ÿ. nn,,@ @ ju n in , n.,, ' n nn@ n. non n n,, n,n i n. G g ... hp onn .ch u y.., ii n i y j .t nn uu ii j rnh u i . N n j n nnt k n ny y nj nn . Y .c g nn , .n . T u bun n iu nu l
Bonjour, merci pour ta simplicité pour le codage, j'aimerais savoir ton avis sur Plotly ? Et si tu pourrais nous faire une vidéo sur son utilité si nécessaire. On attend tes réponses et encore Merci beaucoup !
Bonjour Est-ce que c’est possible de faire une analyse en correspondance simple/multiple (ou une analyse factorielle) sous python comme c’est possible sous R ou sous SAS? Merci par avance de votre réponse !
Super. Cette vidéo est très informative. Diiiis, comment faire des diagrammes ternaires avec seaborn ou matplotlib ? Et comment y associer des contour plots et des surfaces 3d ? Merci. 🙏
bonne questions, je ne fais jamais ce type de diagrammes, donc je ne sais pas, mais je vais faire des recherches et si je trrouve la réponse je la partagerai ! En attendant tu peux en parler sur notre discord, je pense que ca interessera d'autres personnes.
Bonsoir, Merci pour la formation. j'ai une question, vous avez demandé dans l'exercice de faire le calcule sur les 28 derniers jours mais la fonction Rolling fait le calcul sur une fenêtre de 28 jours depuis le début de la période jusqu’à la fin non seulement sur les derniers 28 jours. merci, cordialement
Je vous remerci infinemment pour cette formation.Je veux savoir comment on peut combiner un graphe en barres et un graphe linéaire avec les mêmes axes?
Bonjour. Merci encore pour toutes ces vidéos avec des explications aussi simples et claires que possible. J'ai un détail qui me chiffonne. A 9:00 comment se fait-il il que les points ne soient pas alignés sur les abscisses de "pclass". Est-ce que catplot induit un éparpillement des points pour faciliter la lecture et si oui est-ce qu'on peut gérer cet éparpillement ? Merci**1000
@MachineLearnia j'ai appliqué le code mais la partie (hue = 'variety') ne fonctionne pas jupyter affiche Keyerror : 'variety' que faire s'il vous plait ? mais du coup je suis aller sur le site officiel et j'ai appliqué (hue="species") ça marché
Bonjour Guillaume. @15'00" de la video tu arrives à zoomer dans les graphes, chose que je n'arrive pas à faire sous Spyder et Jupyter (quelque soit le mode des graphes, POO ou classique). Faut-il utiliser un autre IDE ou alors utiliser une option particulière sous Spyder/Jupyter ?
Dans Jupyter il faut écrire %matplotlib au début de votre code. Dans Spyder, il faut changer les reglages de l'IDE dans les preferences > console > graphiques
Bonsoir ,je vous remercie pour ses vidéos vraiment instructives, voilà je m'intéresse au domaine du "bitcoin et blockchain" ,votre avis? la doc? je suis nouveau dans le domaine du machine learning.
Le bitcoin et la blockchain n'ont rien a voir avec le Machine Learning, je ne sais pas quel est votre objectif réellement. Pour apprendre le machine learning, je vous conseille de suivre les vidéos de ma chaine youtube
@@MachineLearnia ok merci, orientation pour un projet(pour apprendre c'est tout,blockchain et bitcoin c'est du deep learning.? merci pour votre disponbilité
Bonjour, au début de la vidéo, lorsque l'on utilise hue = 'variety' on obtient une erreur, en utilisant plutôt hue='species' on obtient alors les mêmes graphiques !
Dans la correction de l'exercice sur les bitcoins tu utilises Matplotlib version OBJET : ce n'est pas bien du tout. Ce n'est pas moi qui l'ai dit... c'est toi... ;)
Oops ! ^^ Oui mais je l'ai utilisé pour montrer la fonctionnalité sharex, qui permet de partager les memes axes, ce qui est pratique quand on veut faire des zoom etc.
Bonjour Guillaume, tes vidéos sont top, merci! Comment fais-tu pour zoomer sur des graphs matplotlib comme ici : ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-xYgfIRzNPlo.html ? La question s'adresse à quiconque a la réponse ;-)
Ok, j'ai trouvé. Avec %matplotlib le graphe est dynamique et s'ouvre dans une nouvelle fenêtre. J'ai utilisé (après bien des galères) %matplotlib widget et ça permet d'avoir la même chose dans le notebook.
Salut ! Merci pour ce contenu de qualité que tu nous mets à disposition. Aussi je me suis inscrit pour recevoir ton livre "Machine learning enune semaine"
