Публикации по теме 'statistics'
4 важные статистические идеи, которые вы должны понимать в мире, управляемом данными
Вам не нужно быть специалистом по статистике, чтобы ориентироваться в современном мире, но вот несколько основных идей, которые вы должны понимать.
Нет смысла избегать реальности. Наука о данных и, в более широком смысле, структуры, управляемые данными, находятся в центре общества, которое мы сейчас строим.
Когда в начале 2000-х впервые возникло увлечение информатикой, многие отметили, что информатика станет неотъемлемой частью каждой области. Это оказалось правдой. Компании из..
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..
Развлечение с классификационными метриками
Коэффициент корреляции Мэтьюза и статистика J Юдена
Если вы занимались машинным обучением или статистическим моделированием (особенно решали задачи классификации ) в течение как минимум одного месяца, держу пари, к настоящему времени вы просмотрели более 9000 статей о точности , точность и запоминание , чувствительность и специфичность , оценка F1 , матрица путаницы и Кривая ROC . Так что вас не так легко обмануть, если показатель точности превышает 99,9%. Надеюсь,..
Проверка гипотез в машинном обучении с использованием Python
Что ж, наверное, все, кто новичок в машинном обучении, или студент среднего уровня, или студент-статистик, слышали об этом модном слове проверка гипотез .
Сегодня я сделаю краткое введение по этой теме, которая вызвала у меня головную боль, когда я изучал это. Я собрал все эти концепции и примеры, используя Python.
какой-то вопрос в уме, прежде чем я перейду к более широким вещам -
Что такое проверка гипотез? Почему мы это используем ? каковы основные гипотезы? какие параметры..
Как крупные технологические компании используют машинное обучение и причинно-следственную связь для принятия решений на основе данных
Как крупные технологические компании используют машинное обучение и причинно-следственную связь для принятия решений на основе данных
Крупные технологические компании постоянно стремятся улучшить взаимодействие с пользователем и улучшить все, что они делают, чтобы предоставить клиентам то, что они действительно хотят. Но как они узнают, чего на самом деле хотят клиенты? Похоже, ответ – не что иное, как тестирование.
Впервые я столкнулся с концепцией тестирования, читая книгу..
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..
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..