Публикации по теме 'statistics'
Простое практическое руководство по Студии машинного обучения Azure
Студия машинного обучения Azure - это мощный бесплатный инструмент, который позволяет разрабатывать проекты машинного обучения, не обладая навыками программирования.
Недавно я наткнулся на инструмент Microsoft Azure под названием Microsoft Azure Machine Learning Studio , который представляет собой графический веб-интерфейс для выполнения операций машинного обучения с использованием визуального рабочего процесса без необходимость написания любого кода.
Я всегда был программистом ,..
Разница между статистикой и машинным обучением
Статистика и машинное обучение преследуют схожие цели, связанные с обучением на основе данных. Оба они пытаются использовать данные для улучшения процедуры принятия решений. Иногда они даже используются взаимозаменяемо. Машинное обучение находит обобщаемые прогностические шаблоны, статистика, с другой стороны, делает вывод о населении из выборки. Граница между машинным обучением и статистикой является предметом споров. Некоторые методы попадают только в одну область, в то время как..
Насколько хороша ваша модель? Силуэт Score может сказать. Вот о чем речь.
Итак, вы наконец-то разобрались с машинным обучением. Вы знаете, как создавать свои модели и определять разницу между контролируемым и неконтролируемым обучением, и если вы читаете эту статью, вы, вероятно, наткнулись на что-то под названием «Оценка силуэта» или «Коэффициент силуэта» при изучении алгоритмов кластеризации.
Что ж, в настоящее время реализовать алгоритмы машинного обучения не так уж сложно, как и их оценка. Начните с импорта метрик модуля scikit-learn . Самое лучшее в..
Модели машинного обучения - логистическая регрессия
Введение
Темы, которые будут освещены в этом блоге:
Что такое логистическая регрессия? Почему бы не использовать линейную регрессию Дополнительная информация о логистической регрессии Оценка максимального правдоподобия. Функция затрат в логистической регрессии Градиентный спуск Реализация Python
Чтобы понять логистическую регрессию, необходимо знать о линейной регрессии , о которой мы уже говорили ранее.
Что такое логистическая регрессия?
Логистическая регрессия - это..
ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
В регрессионном анализе мы подбираем прогнозную модель к нашим данным и используем эту модель для прогнозирования значений зависимой переменной от одной или нескольких независимых переменных.
Простая регрессия стремится предсказать результат по одной переменной-предиктору, тогда как множественная регрессия стремится предсказать результат по нескольким предикторам. Мы можем предсказать любые данные, используя следующее общее уравнение:
(Результат) i = (Модель) i + (Ошибка) i
Модель,..
Наивный байесовский анализ. Обзор
Наивный байесовский метод, основанный на статистике и теории вероятностей, является, пожалуй, одним из наиболее широко используемых методов машинного обучения в науке о данных. Это метод классификации, который предсказывает правильную метку для данного входа на основе расчета вероятностей прошлых свидетельств. Его название происходит от того факта, что он, возможно, делает наивное предположение : все функции , используемые для прогнозирования результата, независимы друг от друга. ...
Простое объяснение доверительных интервалов
Как статистическая концепция, доверительные интервалы могут быть немного пугающими. Однако они являются невероятно полезным инструментом для оценки параметров населения на основе выборки данных. В этом посте мы дадим простое объяснение доверительных интервалов и рассмотрим пример, который поможет проиллюстрировать, как они работают.
Доверительные интервалы — это статистическая концепция, которая помогает нам оценить диапазон значений, в который может попадать параметр генеральной..
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..