Публикации по теме 'statistics'
Негауссовские распределения вероятностей
эксцесс
Что такое куртозис?
Эксцесс - 4-й статистический момент. В теории вероятностей и статистике эксцесс (что означает «изогнутый, выгнутый») является мерой «хвостости» распределения вероятностей действительнозначной случайной величины. Как и асимметрия, эксцесс описывает конкретный аспект распределения вероятностей.
Эксцесс измеряет хвостовость или экстремальные значения распределения вероятностей и может предоставить информацию о наличии выбросов или ненормальности.
В..
Изучение поведения стохастических систем, часть 1 (расширенная статистика)
1. Барьерные функции управления для стохастических систем с количественной оценкой вероятности ( arXiv)
Автор: Юки Нисимура , Кента Хосино
Аннотация: В последние годы анализу барьерной функции управления уделяется значительное внимание, потому что это полезно для критически важного для безопасности управления, необходимого во многих прикладных задачах управления. Однако распространение анализа на стохастическую систему остается сложной проблемой. В данной работе мы..
7-дневный план изучения статистики для специалиста по данным / аналитика данных
ЧИСТАЯ ТЯЖЕЛАЯ РАБОТА, БЕЗ МОРСКИХ РЕШЕНИЙ
Привет, мальчики и девочки! Меня зовут Сантош Кумар, и я учусь для учеников. В этой статье я расскажу о совершенно новой важной теме, которая представляет собой 7-дневный план изучения статистики для науки о данных, анализа данных и инженерии данных, даже если вы еще не начали изучать статистику, вы можете следовать этой дорожной карте.
Но, Вы должны тратить не менее 4 часов в день (2 часа утром и 2 часа вечером), только тогда можно пройти..
наука о данных | Коэффициент ранговой корреляции Спирмена
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена
В корреляции Спирмена мы измеряем силу и направление монотонной связи между двумя ранжированными переменными по сравнению с корреляцией Пирсона, которая измеряет линейную связь между двумя переменными.
Итак, у нас есть монотонная ассоциация и ранжированные переменные.
Формула ранговой корреляции Спирмена
«di» — это разница в парных рангах (абсолютное значение) и n = количество случаев.
Что такое ранжированные переменные?..
Население и выборка в науке о данных и статистике
Мягкое введение в популяцию, выборку и их характеристики в статистике.
«Факты упрямые, но статистика надежна» - Марк Твен
Роль населения играет важную роль в статистике и науке о данных. Более того, без составления совокупности и выборки весь мир строительной статистики и науки о данных мог бы исчезнуть.
Данные являются основным строительным блоком всего анализа. Важно знать, как данные разделяются, собираются и отбираются выборки, прежде чем приступить к статистическому..
Измерение Вапника-Червоненкиса
Давайте начнем с предыстории:
Компромисс между погрешностью и дисперсией. Методы с высокой дисперсией могут хорошо представлять обучающую выборку, но подвержены риску переобучения. Напротив, высокое смещение обычно приводит к более простым моделям, которые могут не соответствовать данным.
Точно так же большой компромисс заключается в том, что чем больше ваш класс гипотез, тем лучше лучшая гипотеза моделирует лежащую в основе истинную функцию, но тем сложнее найти эту лучшую гипотезу...
Ошибка типа I и типа II и значения P
Существует два типа ошибок при проверке гипотез: один тип I, а другой тип II.
Ошибка типа I. Ошибка возникает, когда мы отклоняем правильную нулевую гипотезу. также, to называется ложным срабатыванием . Вероятность совершения ошибки такого типа равна α (уровень значимости).
Ошибка типа II. Эта ошибка возникает, когда мы принимаем ложную нулевую гипотезу. также он называется ложноотрицательным . Вероятность совершения этой ошибки обозначается β. β зависит от размера выборки..
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..