Публикации по теме 'statistics'


Выведенный статистика
День 3 #15daysofStats 🌍 Выводная статистика . Суть в том, чтобы делать выводы и делать прогнозы относительно совокупности на основе выборки данных. 📈 Думайте об этом как об использовании небольшой репрезентативной группы для более широких заявлений обо всем населении. Например, опрос подмножества клиентов, чтобы сделать вывод о предпочтениях для всего рынка. 🔍 Выборка и совокупность . Чтобы сделать значимые выводы, нам нужна хорошо подобранная выборка, которая точно представляет..
Статистические методы обнаружения аномалий (часть 1) Параметрические и непараметрические тесты
Тщательно созданный, тщательно спроектированный ресурс для специалистов по данным. Часть 1 Главы 02 из Руководства по машинному обучению для обнаружения аномалий Внимание! Прежде чем вы продолжите читать эту статью и все статьи, составляющие это руководство, вы должны понять, что оно было частично создано с использованием модели OpenAI GPT 4. Это началось как проект самообучения, и я достаточно скоро понял, что это может быть действительно ценным для коллег-исследователей данных...
Boosting and Bagging: как разработать надежный алгоритм машинного обучения
Boosting и Bagging: как разработать надежный алгоритм машинного обучения Машинное обучение и наука о данных требуют большего, чем просто бросание данных в библиотеку Python и использование всего, что получится. Начальная загрузка / бэггинг / бустинг Машинное обучение и наука о данных требуют большего, чем просто закидывать данные в библиотеку Python и использовать все, что получится. Специалистам по данным необходимо действительно понимать данные и процессы, стоящие за ними, чтобы..
Понимание центральной предельной теоремы
Практическое руководство по пониманию одной из важнейших концепций статистики. Центральная предельная теорема (сокращенно CLT) - одно из важнейших понятий в области статистики. В этом посте я попытаюсь объяснить эту концепцию простым и нетехническим образом. Введение Давайте продолжим с нашего примера средней школы, как обсуждалось в этом сообщении здесь. Теперь вы решили еще раз изучить эти данные. Затем вы хотите узнать, каков будет средний рост всех учеников средней..
Понимание взаимосвязи между вероятностью и статистикой
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ Понимание взаимосвязи между вероятностью и статистикой Статистика сродни обратному инжинирингу вероятности, чтобы найти истину До недавнего времени я предполагал, что математическое ожидание случайной величины — это причудливое название выборочного среднего. Я был совершенно неправ.
Я объявляю себя врагом №1 избыточной/недостаточной выборки, SMOTE и ADASYN, вот почему и как я…
Введение В машинном обучении несбалансированные наборы данных являются распространенной и сложной проблемой. Как специалисты по данным, мы часто оказываемся в ситуациях, когда мы пытаемся построить модели с данными, где один класс значительно превосходит другой по численности. Классическим решением этой проблемы было использование методов избыточной/недостаточной выборки. Эти методы уравновешивают данные, либо увеличивая экземпляры класса меньшинства (избыточная выборка), либо уменьшая..
Понимание логистической регрессии !!!
В моем предыдущем блоге я попытался объяснить линейную регрессию и то, как она работает. Давайте посмотрим, почему логистическая регрессия является одной из важных тем для понимания. Вот ссылка на мою предыдущую статью о линейной регрессии на случай, если вы его пропустили. Содержание Что такое логистическая регрессия? Типы логистической регрессии. Предположения логистической регрессии. Почему не линейная регрессия для классификации? Логистическая модель. Интерпретация..