Squeak.ru - шаблоны программирования

Публикации по теме 'statistics'


Линейная регрессия OLS, Гаусс-Марков, СИНИЙ и понимание математики
Уточнение предположений OLS (они могут быть не такими, как вы думаете…) Предпосылки и мотивация Для любого, кто изучает статистику или машинное обучение, линейная регрессия с использованием метода обычных наименьших квадратов (OLS) является одним из первых и наиболее «простых» методов, которым можно воспользоваться. Хотя я заметил в полевых условиях и на этой платформе значительную путаницу с оценкой OLS. Путаница в отношении того, какие допущения «требуются» для действительной..
Почему вам НУЖНА математика для машинного обучения
Я буду упоминать эти математические темы в том порядке, в котором, по моему мнению, их следует изучать, начиная с математических функций для машинного обучения. Итак, приступим к самому интересному! 1. Функции Математические функции по существу отображают входные данные в выходные. Эти математические функции настолько фундаментальны, что их можно использовать для создания моделей машинного обучения. Таким образом, эти модели машинного обучения научатся принимать входные..
Бесплатный курс Массачусетского технологического института по анализу данных: статистическое моделирование и вычисления в приложениях
В современном мире анализа данных все большее значение приобретают статистическое моделирование и вычисления в приложениях. В связи с этим MIT разработал бесплатный курс на эту тему, открытый для всех. Вы заинтересованы в приобретении практических навыков статистического моделирования и анализа? Вы хотите научиться использовать вычислительные…
Методы ансамбля дерева решений
Одно дерево решений редко хорошо обобщается на данные, на которых оно не было обучено. Однако мы можем комбинировать прогнозы большого количества деревьев решений, чтобы делать очень точные прогнозы. С математической точки зрения дерево решений имеет низкую систематическую ошибку и высокую дисперсию. Усреднение результата множества деревьев решений снижает дисперсию, сохраняя при этом низкую погрешность. Объединение деревьев известно как «метод ансамбля». В этой статье я расскажу о трех..
Значение причинно-следственной связи в анализе данных
Если вы считаете, что внедрение любого алгоритма машинного обучения с высокой точностью — это решение для любой проблемы, возможно, вам стоит прочитать эту статью. Многие аналитики данных пытаются добиться высокой точности в прогностических моделях, используя алгоритмы или статистические модели. Однако если больше сосредоточиться на результатах моделирования, а не на причинах, это может привести к неблагоприятным последствиям. Чем больше вы изучаете аналитику, тем больше вы понимаете,..
Машинное обучение: корреляция и ковариация
Ковариация: Ковариация — это статистическая мера, которая количественно определяет, как две случайные величины изменяются вместе. Он указывает, соответствует ли увеличение одной переменной увеличению или уменьшению другой. Формула выборочной ковариации между двумя переменными X и Y с n точками данных: Корреляция: Корреляция — это стандартизированная мера, которая количественно определяет силу и направление линейной связи между двумя переменными. Он варьируется от -1..
Почему все нормально?
Кажется, что нормальное распределение встречается повсюду в жизни, математике, науке и технике. Он используется для описания закономерностей в природе и может быть найден в предположениях многих инженерных моделей (например, ошибка шума). Естественно, можно спросить: а почему все нормально? В этой статье мы постараемся найти ответ. Основы распределения вероятностей Случайность присуща нашей жизни, и распределения вероятностей предоставляют нам механизм для описания этой случайности с..
Новые материалы
Очистить файлы Program .cache в Ubuntu 20.10
Очистите кеш за несколько простых шагов! GNU / Linux реализовал эффективное управление хранилищем для своих пользователей. Но заметили ли вы, что в вашей системе Linux заканчивается место,..
Использование Node.js для чтения действительно больших файлов (часть 1)
В этом сообщении в блоге есть интересный источник вдохновения. На прошлой неделе кто-то на одном из моих каналов в Slack опубликовал тестовое задание, которое он получил на должность..
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Введение в градиентный спуск и обратное распространение Как машинное обучение? Машинное обучение ( ML ) - это исследование компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по..
Шаблон CQRS — C#
Этот архитектурный шаблон в основном говорит о том, что мы можем использовать одну модель для операций чтения, а другую — для операций записи. Звучит хорошо, но реализовать его может быть..
Освоение функций потерь в машинном обучении для регрессии: полное руководство по оптимизации…
Введение: Функция потерь является важным компонентом алгоритмов машинного обучения и статистических моделей. Его роль заключается в измерении несоответствия между прогнозируемым выходом модели и..
10 языков программирования, которые изменят мир в 2023 году
Мир программирования постоянно развивается, и востребованные языки постоянно меняются. Однако есть несколько языков, которые выдержали испытание временем и по-прежнему очень ценны для изучения в..
Чем заняться в наших библиотеках (апрель 2023 г.)
В апреле этого года мы празднуем обучение по-разному — от принятия позитивного и устойчивого мышления до понимания и сохранения местных популяций пчел, а также изучения новейших и новейших..