Публикации по теме statistics

Публикации по теме 'statistics'

Введение в аппроксимацию функций

Введение в аппроксимацию функций Вы когда-нибудь программировали функцию для сложения двух чисел? Назовем его function_ambiguous(a,b). Вы даете ему 100 пар a и b, взамен функция дает вам 100 сумм. Теперь вместо функции, если бы вам дали только 100 пар входных данных и 100 значений, возвращаемых функцией. Сможете ли вы угадать уравнение function_ambiguous()? Мы пытаемся разобраться в этой самой проблеме с помощью статьи, используя следующие вопросы - Что такое приближение?..

Что такое Теорема Байеса?

что такое теорема Байеса? В статистике и прикладной математике теорема Байеса , также называемая правилом Байеса, может быть математической формула не определяет условную вероятность событий. По сути, теорема Байеса описывает вероятность события, подкрепленного предварительным знанием условий, которые могут иметь отношение к событию. Теорема названа в честь английского статистика Байеса , который открыл формулу в 1763 году. она считается вдохновением особого..

Выбор функции

Лучший способ выбрать самые важные функции и отказаться от остальных У нас может быть куча данных. Но все ли они ценны и актуальны? Какие столбцы и характеристики, скорее всего, повлияют на результат? Здесь я объясню это с помощью примера. К концу этой статьи вы сможете определить важные функции, которые следует сохранить, и отказаться от остальных. Некоторые из наших данных часто не имеют отношения к нашему анализу. Например: Влияет ли название стартапа на его успех в..

Объяснение цепи Маркова

Понять, как работают цепи Маркова, и реализовать их в Python для генерации текста В этой статье я объясню и предоставлю Python-реализации цепи Маркова. Эта статья не будет глубоким погружением в математику, лежащую в основе цепей Маркова, вместо этого она будет уделять приоритетное внимание концептуальному пониманию того, как это работает и как реализовать его с помощью Python. Ресурсы, которые я использовал, и другие материалы я оставил внизу этой статьи, в которой подробно..

Простое объяснение марковских цепей

Интуитивное и простое объяснение свойства Маркова и цепи Маркова Введение Цепи Маркова появляются во многих областях: физике, генетике, финансах и, конечно же, в науке о данных и машинном обучении. Как Data Scientist вы, вероятно, слышали о слове "Марков" , которое несколько раз упоминалось в ваших исследованиях или чтении. Это типичный статистический метод обработки естественного языка и обучения с подкреплением. В этой статье мы просто объясним, что такое цепь Маркова и что..

Отличный блог. Оставь это.

Понимание независимых и одинаково распределенных (i.i.d.) данных в статистике

В области статистики «независимый и одинаково распределенный» (i.i.d.) является фундаментальной концепцией, лежащей в основе многих статистических методов и моделей. Независимо от того, изучаете ли вы данные, выполняете проверку гипотез или создаете алгоритмы машинного обучения, понимание i.i.d. предположения имеют решающее значение для получения осмысленных выводов и точных прогнозов. В этом сообщении блога мы углубимся в значение i.i.d. данные, их значимость и применение в..