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
Създайте разширение за Chrome с помощта на Angular
Този урок е базиран на манифеста на разширението на chrome версия 3 (MV3), а също и на Angular версия 2+ (2, 3 и...). Ако не сте използвали манифест версия 3, можете да следвате този урок ,..
За да научите нов език за програмиране, започнете отначало
Първоначално публикувано на http://www.mberlove.com/blog/a-new-programming-language-starting-over/
Програмистите се гордеят със способността си да усвояват лесно нови умения , разчитайки..
5 Youtubers на Data Science, които трябва да следвате
Защото всички можем да се справим с малко продуктивно отлагане
Всички сме падали в заешката дупка на Youtube, така че защо да не я направим продуктивна?! Като непрекъснато нарастващ източник..
Бих казал, че точно това е проблемът с Twitter — това е инструмент на суперпотребител.
Бих казал, че точно това е проблемът с Twitter — това е инструмент на суперпотребител. По същия начин, по който суперкодерът сочи vim като единствения начин за кодиране, но останалите от нас..
Основи на Gradio
Gradio е най-ефективният метод за демонстриране на вашия модел на машинно обучение и разполага с удобен за потребителя онлайн интерфейс, който го прави достъпен от всяко място.
Какво прави..
Илюстрация (GIF) за обяснение на дълбоки конволюционни мрежи (DCNN)
В света на компютърното зрение най-основният и често срещан алгоритъм за разпознаване на изображения е конволюционната мрежа. С популярността на рамки като tensorflow и pytorch, стана по-лесно да..
Python Bootcamp — Data Science Day 165
Python Bootcamp от Giles McMullen-Klein беше абсолютно невероятно. Джайлс има този уникален начин да улови аудиторията си, като същевременно прави съдържанието на курса много интересно...