Публикации по теме 'statistics'
Понимание дисперсии данных: идеи для принятия обоснованных решений в науке о данных
Введение
Разброс данных, также известный как изменчивость или разброс, является важным понятием в статистике, которое измеряет степень, в которой точки данных отклоняются от центральной тенденции. Он дает ценную информацию о диапазоне и распределении значений в наборе данных, что делает его важным аспектом анализа данных в различных областях, включая науку о данных. В этом блоге мы рассмотрим значение дисперсии данных в науке о данных на реальных и числовых примерах и поймем ее влияние..
Подводные камни линейной регрессии и как их избежать
Подводные камни линейной регрессии и как их избежать
Что делать, если предположения линейной регрессии не верны
Новичка в науке о данных всегда можно отличить по скорости, с которой они подбирают нейронную сеть.
Нейронные сети - это круто, и они могут делать потрясающие вещи, которые для многих из нас (включая меня) являются причиной, по которой мы вообще занялись наукой о данных. Я имею в виду, кто занимается наукой о данных, чтобы поиграть со старыми моделями линейной регрессии?..
Байесовские сети в Python
Обновление вероятности
Случайная величина - заглавные буквы (например, B) Значения случайной величины - строчные буквы (например, b) Условная вероятность: P (a | b) = P (a, b) / P (b) (т.е. вероятность данного b = совместная вероятность a и b, деленная на вероятность b) Правило продукта: P (a, b) = P (a | b) P (b) (Это фактически совместная вероятность, которая измеряет вероятность того, что два события происходят одновременно) Теорема Байеса: P (b | a) = P (a | b) P (b) / P (a)..
Понимание полиномиальной регрессии !!!
В моих предыдущих статьях мы рассмотрели Линейная регрессия и Логистическая регрессия . Давайте посмотрим на другой алгоритм из семейства регрессионных.
Содержание:
Что такое полиномиальная регрессия? Предположения полиномиальной регрессии. Зачем нам нужна полиномиальная регрессия? Как найти правильную степень полиномиального уравнения? Математика за полиномиальным уравнением. Функция стоимости полиномиальной регрессии. Полиномиальная регрессия с градиентным спуском...
Использование причинного машинного обучения вместо A/B-тестирования
В сложных средах Causal ML является мощным инструментом, поскольку он более гибкий, чем A/B-тестирование, и не требует жестких предположений.
Контрфактические вопросы являются одними из самых важных тем в бизнесе. Я постоянно слышу, как компании задают подобные вопросы.
«Мы сделали эту акцию. После этого средние пользовательские расходы составили 100 долларов. Но откуда нам знать, сколько бы они потратили, если бы мы не действовали?»
Эти проблемы обычно решаются с помощью..
Введение в статистику с помощью Python — Часть 1
Чаще всего мы имеем дело с табличными данными, например данными в таблицах Excel, и, понимая основные приложения статистики, мы можем извлечь из них различные идеи.
Статистику можно определить как подмножество математики, которое занимается сбором, анализом, интерпретацией и представлением числовых данных. Таким образом, эта короткая серия постов будет посвящена тому, как мы…
Древнее искусство описательного анализа данных.
Это вопрос жизни и смерти.
Вы, наверное, в какой-то момент слышали, что люди невероятно хорошо обнаруживают закономерности в окружающей среде. И это правда - на протяжении тысячелетий наш мозг делал выводы и предсказания на основе наблюдаемых данных.
Для иллюстрации: Джеральд, пещерный человек эпохи палеолита, встретил группу диких тигров, которые все пытались съесть его на обед. Джеральд делает вывод о популяции диких тигров и приходит к выводу, что в будущем ему, вероятно, следует..
Новые материалы
Интуитивное понимание тензоров в машинном обучении
Тензор является важной концепцией во многих научных областях, таких как математика, физика, обработка сигналов и компьютерное зрение, и это лишь некоторые из них. В математике тензор — это..
Использование машинного обучения для диагностики болезни Альцгеймера, часть 4
Маркеры семантической согласованности для ранней диагностики болезни Альцгеймера (arXiv)
Автор: Давиде Колла , Маттео Дельсанто , Марко Агосто , Бенедетто Витиелло , Даниэле Паоло Радичони..
Почему объяснимость так важна прямо сейчас?
По мере того, как системы искусственного интеллекта и инструменты на основе машинного обучения распространяются в нашей повседневной жизни, как практики, так и критики все чаще заявляют о..
Анимированный математический анализ
Использование Manim для создания математических анимированных визуализаций
Визуализация данных помогает понять скрытые закономерности в данных, которые невозможно визуализировать..
Создание простого слайдера изображений с помощью JavaScript
Узнайте, как создать базовый слайдер изображений с помощью HTML, CSS и JavaScript.
Введение
В этом уроке мы создадим удобный слайдер изображений, используя JavaScript, HTML и CSS. Ползунок..
Создание базы данных с помощью супергероя «Python»
В этом посте мы узнаем, как создать «базу данных SQLite с помощью модуля python sqlite3, создав простую функцию входа и регистрации. Готовы ли вы к этому путешествию? Если да , давайте приступим..
ИИ для чайников: руководство для начинающих по пониманию будущего технологий
Вы чувствуете, что остались позади в мире ИИ? Не волнуйтесь, вы не одиноки! Со всей этой шумихой вокруг искусственного интеллекта может быть трудно понять, с чего начать. Но не позволяйте сленгу..