WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'statistics'


Наука о данных - «старая» история
Добавление перспективы в науку о данных Одна из основных вещей, которая отличает нас (homo-sapiens) от других видов животных, - это наша способность воображать , определять закономерности и принимать действенные решения на основе этого понимания. Это помогло нам выжить в самых тяжелых условиях и покорить эту планету. Мы сделали это путем эффективной « обработки » доступных нам « данных ». В первые дни люди вырабатывали новые стратегии выживания, выявляя закономерности в..

Введение в PRNG с Python и R
Самые важные жизненные вопросы, по большей части, не что иное, как проблемы вероятности. Пьер-Симон де Лаплас Представьте себе такой сценарий: вы с братом хотите пойти в кино. Проигрываются два фильма: «Интерстеллар» (тот, который хотите посмотреть вы) и «Заводной апельсин» (который хочет посмотреть ваш брат). Классическим решением этой проблемы является подбрасывание монеты, но, поскольку мы не лишены воображения (или у нас нет монеты), мы можем найти более элегантное решение...

Как работают стохастические игры, часть 1 (искусственный интеллект)
О сходимости методов градиента политики к равновесию Нэша в общих стохастических играх ( arXiv ) Автор: Анжелики Джанноу , Кириакос Лотидис , Панайотис Мертикопулос , Эммануил-Василеос Влатакис-Гкарагкунис Аннотация : обучение в стохастических играх является общеизвестно сложной проблемой, потому что, в дополнение к стратегическим решениям друг друга, игроки также должны учитывать тот факт, что сама игра развивается с течением времени, возможно, очень сложным образом. ...

Почему стандартное отклонение и Z-показатели так пугают?
Понимание дисперсии и z-показателя имеет решающее значение для лучшего понимания ваших данных. Действительно ли это так пугающе, как кажется? Дисперсия и стандартное отклонение, безусловно, являются наиболее важными темами в статистике, поскольку на них основано множество передовых статистических концепций. Итак, давайте раскрывать их по одному. И получить четкое представление о Z-показателях. Прежде чем погрузиться, Параметр — Параметр — это измеримая характеристика населения,..

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..

Роль математики в машинном обучении
Машинное обучение является последним в длинной череде попыток преобразовать человеческие знания и рассуждения в форму, пригодную для создания машин и инженерных автоматизированных систем. По мере того, как машинное обучение становится все более распространенным, а его программные пакеты становятся проще в использовании, естественно и желательно, чтобы низкоуровневые технические детали были абстрагированы и скрыты от практикующего специалиста. В Python и R доступно множество библиотек..

Статистика - это грамматика науки о данных - Часть 1/5
Обновление статистики, чтобы начать путешествие в области науки о данных Карлу Пирсону , британскому математику и, возможно, отцу современной статистики, приписывают цитату: «Статистика - это грамматика науки» Здесь мы просто сосредоточимся на статистике, связанной с наукой о данных - посмотрите, что я там сделал? 😄 Библиотеки машинного обучения, такие как Tensorflow или scikit-learn, скрывают от пользователя почти всю сложную математику. Это означает, что нам не нужно..

Новые материалы

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..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]