Публикации по теме 'statistical-analysis'


Можете ли вы объяснить конвейер MLE?
Оценка максимального правдоподобия (MLE) — это статистический метод, используемый для оценки параметров распределения вероятностей с учетом набора наблюдений. Общий конвейер MLE включает следующие этапы: Определение распределения вероятностей . Первым шагом в MLE является выбор подходящего распределения вероятностей, которое может моделировать данные. Например, если данные непрерывны, можно использовать…

Все о науке о данных
Наука о данных предоставляет вам множество способов узнать о науке о данных и искусственном интеллекте, машинном обучении, нейронных сетях, искусственном интеллекте и последних тенденциях, художественной и научной цифровой революции. Наука о данных занимается изучением данных и тем, как их можно использовать для решения проблем. Основная цель этого блога — предоставить полезную информацию о науке о данных, искусственном интеллекте, машинном обучении и многом другом. Наука о данных —..

Прогноз страхования транспортных средств, часть 2
В этом разделе я расскажу, как я занял 5-е место в таблице лидеров. Читать Часть-1 Методология Понимание данных состязательная проверка Преобразование данных Разработка функций Построение модели машинного обучения Интерпретируемое машинное обучение Понимание данных В этом разделе мы исследуем информацию в наших данных, чтобы определить ее тип данных. у нас есть 7 категориальных и 11 числовых признаков. Состязательная проверка Этот метод упрощает..

Вероятностная модель
Каждую проблему принятия решений, с которой мы сталкиваемся в повседневной жизни, можно разделить на два типа моделей: детерминированная модель и случайная или вероятностная модель. Детерминированные модели имеют дело со всеми теми проблемами, где все, что связано с этой конкретной проблемой, известно с уверенностью во время принятия решения. Для этой модели мы используем частотное распределение или описательные статистические показатели для принятия решений. В то время как в..

Байесовский вывод: как работает аппроксимация сетки
Часть 1: Как работает аппроксимация сетки Вступление Метод аппроксимации сетки - это метод, используемый для оценки апостериорной вероятности распределения. В этой статье я подробно объясню, как работает этот метод. Попутно вы познакомитесь с несколькими техническими терминами, обычно встречающимися в литературе по байесовскому выводу. Код для воспроизведения результатов и цифр доступен в этой записной книжке . Я предполагаю, что читатель имеет базовое понимание статистики,..