Цел След повече от две години трудов стаж се сблъсках с различни колеги на работното място, които направиха грешки при разделянето на данните си поради невнимание по време на експерименти, което доведе до проблеми с резултатите от анализа. Затова бих искал да напиша статия, за да напомня на себе си и на другите да избягват подобни грешки. Ако вече сте запознати с процеса на машинно обучение, можете да преминете към раздела за капаните. Насока Извършването на добро разделяне на данни е..

Днес ще обсъдим подробно приложението на стратификацията за повишаване на чувствителността на оценката на AB експеримента. Ще се научиш: какво е стратифицирана извадка; два метода за точкова оценка на извадковата средна стойност; разликата между стратификация и пост-стратификация; как стратификацията влияе на дисперсията на показателя. Пример за AB експеримент Нека започнем с един пример. Да предположим, че имаме онлайн магазин за доставка на хранителни стоки и искаме да..

Как и кога да използвате персонализирани функции за разходи Въведение В машинното обучение смятам, че функциите на разходите са често пренебрегвана част от процеса на решаване на проблеми. Много изследователи на данни се вълнуват от използването на нов модел или настройката на хиперпараметрите точно така, за да получат възможно най-добрата производителност. Обикновено сме склонни да изберем една от общите функции на разходите, като средна квадратна грешка, и да преминем към..

Ден за експерименти в WBAA Експериментът с цифровите канали на СБ Ние в ING WBAA знаем, че експериментирането е в основата на науката за данни и инженерството на данни. За да създадете иновативни решения за машинно обучение и креативни случаи на употреба, трябва да отделите време за изследване и експериментиране. Всеки месец организираме експериментален ден, където всеки от екипа може да препоръча експериментални теми, които са избрани чрез екипно гласуване за изпълнение в деня...