Публикации по теме 'probability'
Демистификация оценки максимального правдоподобия
Многие вводные материалы, учебные программы или курсы по машинному обучению, в которых есть математическая строгость, содержат основополагающие концепции вероятности и статистики. Понимание этих понятий может сбить с толку новичков в этой области, даже имеющих образование в области математики. Это потому, что область машинного обучения потребует своего взгляда на эти концепции для своих строительных блоков и практического использования.
Одной из основополагающих идей для..
Почему краткосрочные модели плохо выглядят при тестировании с коррелированными активами
Я пытался найти некоторые количественные/статистические аргументы, которые могли бы пролить некоторый свет на вопрос о том, оправдано ли ожидать одновременного применения краткосрочной модели к набору инструментов, которые с качественной точки зрения считаются сильно коррелированными. , т. е. корзина фьючерсов на фондовый индекс, металлы, энергоносители и так далее.
Вопросы были подняты несколькими «долгосрочными» фондами, такими как традиционные CTA, где общепринятой практикой..
Модуль 4 — Аксиомы вероятности
В этой статье мы углубимся в суть аксиом вероятности, исследуем их значение и раскроем их реализацию, управляемую кодом.
Введение
Вероятность является фундаментальным понятием в математике, а статистика лежит в основе анализа неопределенности лжи. За его загадочной привлекательностью скрывается набор основополагающих принципов, известных как аксиомы, которые управляют тем, как мы рассуждаем о неопределенных событиях.
Первые аксиомы:
Неотрицательность В основе вероятности лежит..
Вычисление среднего значения населения: центральная предельная теорема
Вычисление среднего значения населения: центральная предельная теорема
Представьте, что вам дали образцы данных о преступности, чтобы рассчитать уровень преступности в стране. Интуиция может подсказать, что средней преступности населения можно достичь с помощью выборочных средств, но это не так просто. Центральная предельная теорема — подходящий способ достичь этого.
Согласно центральной предельной теореме распределение выборочных средних приближается к нормальному распределению по..
Вы уверены, что умеете считать?
"Вероятность"
Вы уверены, что умеете считать?
Сетка 2x2, которую вы должны освоить, чтобы улучшить свои навыки вероятности и никогда больше не путать перестановки с комбинациями
Вы умеете считать? Вы умеете считать по пальцам? Я не говорю здесь о большом количестве. Просто цифры в ситуациях, с которыми вы, вероятно, время от времени сталкиваетесь. Конечно, вы должны уметь считать. Ведь умение считать - фундаментальный навык. Почему бы не пройти быструю самопроверку, чтобы..
Изучите науку о данных и приложения в НЛП: сообщение 001
Мои посты будут диалоговыми, и я буду упрощать математику, чтобы генерировать интуицию. Постепенно посты будут становиться математически сложными, но только до такой степени, что вы сможете интуитивно понять логику.
Догадка и условная вероятность. Пролог к теореме Байеса.
Дело 1 ). Вам дали имена 100 случайных людей. Вас просят угадать их зарплаты. Вы не знаете ничего другого. Случай (2 ). Теперь вы знаете возраст этих 100 человек . Вас снова просят угадать их зарплаты...
Толстые хвосты и риск, скрытый за линиями
Если вы еще не знаете, Lucratyva, LLC полностью управляется студентами. Когда мы сидим в классе и изучаем финансы, экономику и математические распределения, мы склонны видеть взаимосвязь между этими тремя темами.
Часто мы находим учения невероятно полезными и информативными для нашей собственной деятельности, но иногда мы и другие студенты в американских кампусах преподаем стандартную учебную программу по финансам и финансовому моделированию, которая соответствует традиционной форме (в..
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..