คุณเบื่อกับการเล่นอย่างปลอดภัยด้วยการแจกแจงแบบปกติที่ดีหรือไม่? คุณต้องการที่จะแตกแขนงออกไปและสำรวจโลกที่แปลกประหลาดและมหัศจรรย์ของการแจกแจงแบบไม่ปกติหรือไม่? คุณโชคดี! ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกเกี่ยวกับการแจกแจงแบบแกมมา เบต้า และทวินามที่ลึกลับและมักเข้าใจผิด

เหตุใดสถิติจึงมีความสำคัญสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล สถิติ เป็นศาสตร์แห่งการเรียนรู้จากข้อมูล ความรู้ทางสถิติช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้วิธีการที่เหมาะสมเพื่อ: รวบรวมข้อมูล ใช้การวิเคราะห์ที่ถูกต้อง ตีความผลลัพธ์… อันดับแรก เราต้องสร้างความแตกต่างระหว่าง สถิติและความน่าจะเป็น ฉันคิดว่ามันเป็นสองหน้าต่อเหรียญเดียวกัน นี่คือ ทำไม (อย่างไม่เป็นทางการ) ความน่าจะเป็น จะใช้เมื่อเรามีแบบจำลองหรือการเป็นตัวแทนของโลก และต้องการตอบคำถามเช่น “..

Markov chains หรือกระบวนการ Markov เป็นหัวข้อสำคัญในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง แนวคิดนี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ในหลายพื้นที่ รวมถึงการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ข้อกำหนดเบื้องต้นเพื่อทำความเข้าใจ Markov Chains: หากต้องการทำความเข้าใจสถิติส่วนนี้ คุณจะต้องคุ้นเคยกับความน่าจะเป็นและเมทริกซ์ หากคุณไม่มีความรู้ด้านการทำงานในด้านใดด้านหนึ่งเหล่านี้ ฉันขอแนะนำให้คุณใช้เวลาเรียนรู้พื้นฐานก่อนที่จะเข้าสู่กระบวนการ Markov และเพื่อที่จะเข้าใจการใช้งานทรัพย์สินของ Markov..

การอนุมานเชิงสาเหตุ การแทรกแซง นี่เป็นโพสต์ที่เก้าในซีรีส์ที่เราดำเนินการผ่าน "การอนุมานเชิงสาเหตุในสถิติ" ซึ่งเป็นไพรเมอร์ที่ดีที่ "Judea Pearl" เป็นผู้แต่งเอง คุณสามารถค้นหาโพสต์ก่อนหน้าได้ ที่นี่ และโค้ด Python ทั้งหมดที่เราเกี่ยวข้องใน GitHub Repository: DataForScience/Causality สาเหตุนำไปสู่ผลกระทบอย่างไร คุณสามารถเชื่อมโยงสาเหตุที่นำไปสู่ผลที่สังเกตได้หรือไม่? Big Data เปิดประตูให้กับ... github.com..

ยินดีต้อนรับสู่โลกแห่งการวิเคราะห์ความรู้สึก! ในยุคดิจิทัลปัจจุบัน ที่ทุกทวีต บทวิจารณ์ หรือความคิดเห็นสามารถส่งผลกระทบต่อชื่อเสียงของธุรกิจ การทำความเข้าใจและการวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นสิ่งสำคัญ ไม่ว่าคุณจะต้องการวัดความพึงพอใจของลูกค้า ติดตามแนวโน้มในการสนทนาบนโซเชียลมีเดีย หรือคาดการณ์ความคิดเห็นของสาธารณชนเกี่ยวกับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ความรู้สึกคือเครื่องมือขั้นสูงสุดของคุณ..