Свързани публикации 'statistics'
Три R библиотеки, които всеки специалист по данни трябва да знае (дори ако използвате Python)
Мощни R библиотеки, създадени от най-големите технологични компании в света
Не забравяйте да се абонирате тук и за моя личен бюлетин , за да не пропускате повече статия за ръководства за наука за данни, трикове и съвети, житейски уроци и много повече!
Въведение
Най-дълго време бях доста против използването на R поради не друга причина, освен факта, че не беше Python.
Но след като си играх с R през последните няколко месеца, разбрах, че R превъзхожда Python в няколко случая..
Гама разпределение — Време до r’тото пристигане
В урок 45 Джо и Дивайн се срещат отново, за осми път, за да обсъдят Гама разпределението.
Джо обобщава как да изведе функцията за плътност на вероятността за експоненциалното разпределение. Той идентифицира, че това е непрекъснатият аналог на геометричното разпределение.
Тъй като е любопитно дете, той задава правилния въпрос.
Експоненциалното разпределение също има ли свързано разпределение, което измерва времето за изчакване до „r-тото пристигане“?
Дивайн казва, че има..
Разделяне на хиперравнини за класификация
ТЕОРИЯ ЗА МАШИННОТО ОБУЧЕНИЕ
Разделяне на хиперравнини за класификация
Произходът на Deep Learning и Support Vector Machines
Процедурата за разделяне на хиперравнини изгражда линейни граници на решения, които изрично се опитват да разделят данните в различни класове възможно най-добре. С тях ще дефинираме класификатора на опорния вектор.
Понякога LDA и логистичната регресия, обяснена в предишната публикация , правят грешки, които могат да бъдат избегнати, това може да бъде..
Разбиране на важността и ограниченията на P-стойностите
Разбиране на важността и ограниченията на P-стойностите
Въведение:
В света на статистиката и научните изследвания концепцията за p-стойности има голямо значение. P-стойностите играят решаваща роля в тестването на хипотези и се използват широко за оценка на силата на доказателства срещу нулева хипотеза. Важно е обаче да разберете тяхното тълкуване и ограничения, за да избегнете потенциални погрешни тълкувания. В този блог ще навлезем в света на p-стойностите, изследвайки тяхното..
Въведение в Bootstrapping в машинното обучение
Какво е?
Bootstrapping е статистически метод за оценка на разпределението на извадката на оценител чрез повторно вземане на извадка от набор от данни със заместване (разрешени са дубликати на извадка). Може да се използва за оценка на несигурността на статистика, като средна стойност или медиана, чрез генериране на много симулирани проби от оригиналните данни. Разпределението на статистиката, изчислена от симулираните проби, може да се използва за приближаване на истинското..
Математиката зад логистичната регресия
В последните си четири блога говорих за линейна регресия, функция на разходите, градиентно спускане и някои от начините за оценка на ефективността на линейните модели. Сега, в този блог, ще започнем да изучаваме моделите на класификация и първият от тях е логистичната регресия.
Какво е логистична регресия?
Статистически модел, който обикновено се използва за моделиране на двоично зависима променлива с помощта на логистична функция. Друго име за логистичната функция е сигмоидна..
Бейсови коефициенти
Как можете бързо да изчислите шансовете за дадено събитие, като използвате теоремата на Байс
Въведение
В нашето байесовско пътуване досега ние изведехме теоремата на Байс и разгледахме как можете да я използвате, за да актуализирате своите вярвания, когато се появят нови данни. Можете да разгледате тези статии тук (силно препоръчвам!):
Просто обяснение на условната вероятност и теоремата на Байс Просто и интуитивно обяснение на условната вероятност и..
Нови материали
PHP — P51: Модификатори на видимост
Изглежда, че съм споменавал модификатори на видимост в повечето от предишните статии; най-накрая е време да се захванем с тях. Ще продължим оттам, където спряхме с нашите класове в предишната..
Създаване на лента за прогрес на четене в React
Лентите за напредъка на четенето, като този, който можете да намерите в моя блог в горната част на единични публикации, са хубаво малко допълнение за предоставяне на подробна информация за това..
Обучение с подсилване
Обучение с подсилване
https://www.ml-concepts.com/machine-learning-models/
Обучението с подсилване е област на машинното обучение. Става дума за предприемане на подходящи действия за..
От гледна точка на студентите
Стартиране на училище и програмата за отложено плащане
Прекарахме последните няколко месеца в усъвършенстване на „Програмата за отложено плащане“ (DPP) и се радваме, че достигаме до толкова..
Интерактивни резултати с jupyter тетрадки
От тази статия ще разберете как да създавате интерактивни резултати за вашите решения за машинно обучение на преносим компютър jupyter с помощта на ipywidgets.
Тази статия първоначално е..
Създаване на просто приложение с последователни изтегляния
Преди малко повече от година пуснах просто приложение. Току-що бях научил как да използвам Flutter, кросплатформена рамка за разработка на приложения, и исках да пусна първото си приложение,..
Гледайте и научете как да модулирате своя монолит
В началото на юни приключихме втората си сесия на Discord Live. И трябва да съобщим, че беше успешен.
Тъй като продължаваме да показваме на света колко полезни са микро интерфейсите, решихме..