Публикации по теме 'statistics'
Опорная векторная регрессия
Регрессия опорных векторов (SVR) — это тип алгоритма регрессии, который использует машины опорных векторов (SVM) для выполнения регрессионного анализа. В отличие от традиционных алгоритмов регрессии, целью которых является минимизация ошибки между прогнозируемыми и фактическими значениями, SVR стремится разместить «трубу» вокруг данных таким образом, чтобы большинство точек данных попадало внутрь трубки. Цель SVR состоит в том, чтобы найти функцию с максимальным отрывом от трубки.
В..
Основы машинного обучения (часть 3)
После последнего введения в части 2 о линейной регрессии давайте перейдем к логистической регрессии вместе с некоторыми основными понятиями.
Основные условия
Максимальная вероятность
Используется для поиска наиболее подходящей линии для логистической регрессии. Идея та же, что и в линейной регрессии: мы продолжаем вращать линию, пока не найдем линию с максимальной вероятностью. Во-первых, нам нужно спроецировать данные на оси X и Y (логарифмические (нечетные)). Затем нам нужно..
Неявное байесовское персонализированное ранжирование (в Tensorflow)
Неявный рекомендатель BPR (в Tensorflow)
Это краткое изложение и реализация Tensorflow концепций, изложенных в статье Штеффена Рендла, Кристофа Фройденталера, Зено Гантнера и Ларса Шмидт-Тиме BPR: персонализированное байесовское ранжирование на основе неявной обратной связи .
Содержание:
Введение Байесовский персонализированный рейтинг Модель Tensorflow Набор данных Хорошо, давай напишем! (код) Резюме Ссылки
Вступление
Этот пост в значительной степени..
Тесты гипотез с двумя выборками в R
На уроке 99 мы узнаем, как выполнить проверку гипотез с двумя выборками в R. Она включает в себя проверку различий в средних и пропорциях, а также равенство дисперсий. Вы также узнаете, как кодировать тесты гипотез начальной загрузки.
Урок 99 — Проверка гипотез с двумя выборками в R За последние семь уроков мы вооружились необходимой теорией проверки гипотез с двумя выборками… www.dataanalysisclassroom.com
Как освоить основы R за одно чтение: руководство для начинающих
R — популярный язык программирования, используемый для статистических вычислений и графики. Если вы новичок в изучении R, это руководство расскажет об основах программирования на R и предоставит образцы кода, которые помогут вам быстро освоить основы.
Переменные и типы данных
В R переменные используются для хранения данных. Чтобы присвоить значение переменной, используйте оператор присваивания ‹- или знак равенства =:
# Assigning values to variables
x <- 5
y = 3.14
R имеет..
ансамблевое обучение
Будучи профессионалом в области науки о данных, вы должны быть знакомы с ансамблевыми методами и алгоритмом, который их использует. Но для новичков в этой области это может иногда сбивать с толку. В этом блоге я объясню все об ансамблевом обучении и мета-алгоритмах, которые с ним работают.
Что такое ансамблевое обучение?
В статистике и машинном обучении ансамблевые методы используют несколько алгоритмов обучения для получения более высоких прогнозирующих характеристик, чем можно было..
Статистика для машинного обучения — Полное руководство, часть 3 из 4
В продолжение предыдущих Часть-1 и Часть-2
Классический процесс статистического вывода состоит из следующих шагов:
Гипотеза — предположение, сделанное в качестве основы для рассуждения, без каких-либо предположений о его истинности (цена А более выгодна, чем цена В). Планирование эксперимента — тест A/B — эксперимент, предназначенный для проверки гипотезы и получения убедительных результатов. Сбор данных Выводы — данные собираются, анализируются и затем делается вывод..
