Публікації на тему 'statistics'


Підтримка векторної регресії
Регресія опорного вектора (SVR) — це тип алгоритму регресії, який використовує машини опорного вектора (SVM) для виконання регресійного аналізу. На відміну від традиційних алгоритмів регресії, які спрямовані на мінімізацію похибок між прогнозованими та фактичними значеннями, SVR має на меті влаштувати «трубку» навколо даних таким чином, щоб більшість точок даних потрапляли в трубку. Мета SVR — знайти функцію, яка має максимальний запас від трубки. У SVR вхідні дані перетворюються у..
Основи машинного навчання (частина 3)
Після останнього вступу в частині 2 про лінійну регресію, давайте перейдемо до логістичної регресії разом із деякими основними поняттями. Основні терміни Максимальна ймовірність Використовується для пошуку найкраще підігнаної лінії для логістичної регресії. Ідея така ж, як і в лінійній регресії, ми продовжуємо обертати лінію, доки не знайдемо лінію з максимальною ймовірністю. По-перше, нам потрібно спроектувати дані на вісь x і вісь y (log(odd)). Потім нам потрібно перетворити це..
Неявне байєсівське персоналізоване ранжування (у Tensorflow)
Неявний рекомендаційний метод BPR (у Tensorflow) Це резюме та реалізація Tensorflow концепцій, викладених у статті BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback Штеффена Рендле, Крістофа Фройдентхалера, Зено Гантнера та Ларса Шмідта-Тіме. Зміст: Вступ Байєсівський персоналізований рейтинг Модель Tensorflow Набір даних Добре, давайте напишемо це! (код) Підсумок Посилання вступ Ця публікація значною мірою спирається на концепції, детально..
Перевірка гіпотези двох вибірок у R
В уроці 99 ми навчимося виконувати перевірку гіпотез із двома вибірками в R. Це включає перевірку відмінностей у середніх значеннях і пропорціях, а також рівність дисперсій. Ви також дізнаєтеся, як кодувати початкові тести гіпотез. Урок 99 – Перевірка гіпотез за двома вибірками в R За останні сім уроків ми ознайомилися з необхідною теорією перевірки гіпотез за двома вибірками… www.dataanalysisclassroom.com
Як освоїти основи R за одне читання: посібник для початківців
R — популярна мова програмування, яка використовується для статистичних обчислень і графіки. Якщо ви новачок, який хоче вивчити R, цей посібник охопить основи програмування на R і надасть приклади кодування, які допоможуть вам миттєво освоїти основи. Змінні та типи даних У R змінні використовуються для зберігання даних. Щоб присвоїти значення змінній, використовуйте оператор присвоєння ‹- або знак рівності =: # Assigning values to variables x <- 5 y = 3.14 R має кілька..
Навчання в ансамблі
Будучи професіоналом у галузі обробки даних, ви повинні бути знайомі з методами ансамблю та алгоритмом, який їх використовує. Але для тих, хто новачок у цій галузі, часом це може бути досить заплутаним. У цьому блозі я поясню все про ансамблеве навчання та метаалгоритми, які з ним працюють. Що таке навчання ансамблю? У статистиці та машинному навчанні ансамблеві методи використовують кілька алгоритмів навчання, щоб отримати кращу прогностичну продуктивність, ніж можна було б отримати..
Статистика для машинного навчання — Комплексний посібник, частина 3 із 4
У продовження попередніх Частини-1 та Частини-2 Класичний процес статистичного висновку містить наступні кроки: Гіпотеза — пропозиція, зроблена як основа для міркувань, без будь-яких припущень щодо її істинності (ціна А вигідніша за ціну Б) Розробка експерименту — тест A/B — експеримент, призначений для перевірки гіпотези для отримання остаточних результатів Збір даних Висновки — дані збираються, аналізуються, а потім робиться висновок А/А тестування Тестування A/A..