Свързани публикации 'statistics'


Статистическо тестване: Разбиране как да изберете най-добрия тест за вашите данни!
Тази публикация е насочена към амбициозни учени в областта на данните и учащи и практици в машинно обучение (ML). Тази публикация не е предназначена за опитни статистици. Това е насочено към специалисти по данни и учащи и практици в областта на машинното обучение (ML) , които като мен не произхождат от статистическа среда. За човек, който е от нестатистически произход, най-объркващият аспект на статистиката са основните статистически тестове и кога кой тест да се използва?...
Мултиколинеарността и злото зад нея.
Важност на данните и какво всъщност е мултиколинеарност? Ако попитате някой специалист по данни за най-важния аспект в машинното обучение, той най-вероятно ще каже, че това са данните за обучение. Е, всички фантастични алгоритми ще работят по правилния начин само ако данните за обучение са добре организирани и имат няма аномалии. Една от аномалиите, които могат да имат данните за обучение, е мултиколинеарността. Мултиколинеарността може да се дефинира като явление, при което две..
Разбиране на основните концепции и методологии, използвани в машинното обучение, анализите и...
Машинно обучение и AI: Машинното обучение е подмножество от изкуствен интелект (AI), което се фокусира върху това да позволи на компютрите да се учат от данни и да подобрят представянето си при конкретни задачи, без да бъдат изрично програмирани. Чрез използването на алгоритми и статистически модели, машинното обучение позволява на компютрите да разпознават модели, да правят прогнози и да адаптират поведението си въз основа на данните, които обработват. Този итеративен процес на..
Обяснена условна вероятност
В девети урок научаваме за условната вероятност. Урок 9 – Необходимото „условие“ за Вегас Джо и Дивайн се срещат отново. J: След последната ни дискусия за вероятността, сега мисля в коефициенти. Д: Продължавай. J: Вярвам... www.dataanalysisclassroom.com
Разбиране на вероятностните графични модели
Защо се нуждаем от вероятностни графични модели? Те ни дават интуитивни диаграми на сложни връзки между стохастични променливи. Те са удобни и от изчислителна гледна точка, тъй като вече имаме много алгоритми за работа с графики и статистики. С помощта на PGM можем да симулираме динамиката на атомна електроцентрала, да създаваме модели на химически компоненти, да генерираме музика и много други неща. Основи Всеки вероятностен графичен модел (PGM) се състои от два типа компоненти:..
[AB тестване] Стратификация. Как да увеличите чувствителността на теста
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..
Всеки скалер и неговото приложение в науката за данни
Уважаеми непрекъснати скалери и прилагането им към машинно обучение Въведение Най-важният фактор във вашия модел винаги ще бъдат вашите данни. Данните, дадени на даден модел, в крайна сметка ще определят колко добре се представя този модел и следователно функциите са неразделна част от създаването на модел, който се представя наистина добре. Има няколко начина за подобряване на валидността на модела чрез коригиране на различни аспекти на данните. Има два различни типа функции, при..