Публикации по теме 'statistics'


Вы когда-нибудь задумывались, почему регрессия и дисперсионный анализ изучаются отдельно, в то время как математическая конструкция обоих…
Вы когда-нибудь задумывались, почему регрессия и дисперсионный анализ изучаются отдельно, в то время как математическая конструкция обоих выглядит одинаково? Если вышеупомянутый вопрос когда-либо возникал у вас в голове, этот блог может помочь ответить на этот вопрос. Математически ANOVA можно рассматривать как частный случай линейного регрессионного анализа, в котором все независимые переменные являются категориальными. С точки зрения применения существует большая разница между ANOVA и..
10 строительных блоков науки о данных: понимание ключевых концепций для успешного анализа
Создайте прочную основу для принятия решений на основе данных с помощью этих 10 основных концепций Введение Поскольку наука о данных становится все более важной областью во многих отраслях, важно понимать некоторые основные концепции, чтобы разобраться в огромном количестве данных, которые мы собираем. В этой статье мы рассмотрим 10 основных концепций науки о данных, о которых должен знать каждый новичок. 1. Визуализация данных Визуализация данных является ключевой частью науки о..
Визуализация байесовских априорных точек
Вы когда-нибудь задумывались, как априорные значения влияют на вашу байесовскую модель? Выяснить! Я немного поигрался с оценкой параметров и байесовской статистикой и подумал, что мне нужно сделать небольшую визуализацию того, как предыдущие убеждения влияют на наше апостериорное распределение. В этом уроке мы рассмотрим, является ли монета честной. Мы будем визуализировать, как меняется наша оценка справедливости монеты по мере того, как мы получаем больше данных и с учетом наших..
Функции плотности вероятности: руководство для начинающих по пониманию распределений вероятностей
В статистике и теории вероятностей функция плотности вероятности (PDF) — это функция, описывающая вероятность того, что непрерывная случайная величина примет определенное значение. В этой статье мы более подробно рассмотрим функции плотности вероятности и то, как они используются для представления распределения вероятностей в непрерывных данных. Что такое функция плотности вероятности? Функция плотности вероятности — это математическая функция, описывающая вероятность того, что..
Статистика умерла, да здравствует статистика!
Встречайте повторную выборку — универсальный современный подход к статистике. Оценка доверительных интервалов и проверка гипотез — две общие статистические задачи. Вокруг них царит атмосфера таинственности, поскольку они полагаются на математику, сопровождаемую сложными и специфическими предположениями. Хотя многие люди по-прежнему используют статистику, я утверждаю, что это не лучший способ. Современные вычислительные мощности позволяют нам использовать методы передискретизации,..
Понимание логистической регрессии и построения модели на Python
Узнайте о логистической регрессии, ее основных свойствах, о том, как она работает, и создайте модель машинного обучения на реальных приложениях на Python. Методы классификации - важная часть приложений машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Примерно 70% проблем Data Science - это проблемы классификации. Существует множество проблем классификации, но логистическая регрессия - очень распространенный и полезный метод регрессии для решения проблемы двоичной классификации...
SVM : обман ядра
SVM — один из самых простых и крутых алгоритмов машинного обучения. Для нелинейных задач это буквально соответствует поговорке «взгляд на проблему с разных точек зрения». Машины опорных векторов (SVM) представляют собой набор контролируемых методов обучения, используемых для классификации, регрессии и обнаружения выбросов. : sklearn 1.4. Машины опорных векторов Машины опорных векторов (SVM) — это набор контролируемых методов обучения, используемых..