Публикации по теме 'ab-testing'
Не бойтесь столкнуться с эффектом новизны.
Давайте представим, что мы внедрили новую функцию, и нашей основной метрикой было время, проведенное на сайте, и оно подходит для тестирования по сравнению с контролем.
Мы довольны и внедряем эту функцию для всех пользователей, но через несколько недель мы обнаруживаем резкое снижение затрачиваемого времени. Мы чешем затылки и отчаянно пытаемся понять, что пошло не так в нашем эксперименте.
Это может быть вызвано многими факторами, один из которых называется «эффектом новизны»...
Сравнение A/B-тестирования и выборки Томпсона: плюсы, минусы и многое другое
A/B-тестирование:
A/B-тестирование, также известное как сплит-тестирование, — это метод, используемый для сравнения двух версий веб-страницы или приложения друг с другом, чтобы определить, какая из них работает лучше. Это контролируемый эксперимент, в котором два варианта (А и Б) сравниваются, представляя их одинаковой аудитории в одно и то же время. A/B-тестирование обычно используется в маркетинге, дизайне взаимодействия с пользователем и разработке продуктов для принятия решений об..
Что мешает вам получить свою первую работу по науке о данных?
Прохождение воронки собеседования по науке о данных и шаги, чтобы получить ваше первое предложение
Несмотря на то, что существует множество блогов, видеороликов и учебных пособий о том, как стать специалистом по данным, многие из этих ресурсов страдают от того, что я люблю называть «проклятием знаний». Что это такое? Что ж, большинство из них созданы людьми, которые уже некоторое время занимаются анализом данных и поэтому забыли о узких местах и проблемах, связанных с получением..
Вопросы по теме 'ab-testing'
Google Web Optimizer Сколько осталось до выигрышной комбинации?
Я провожу A/B-тестирование в Google Web Optimizer уже шесть недель, и конца этому не видно. Google по-прежнему говорит: «Мы еще не собрали достаточно данных, чтобы показать какие-либо существенные результаты. Когда мы соберем больше данных, мы...
27.04.2024
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..