Публикации по теме 'probability'
Использование байесовского вывода: подход к прогнозированию с помощью вероятностных распределений
В этой статье обсуждается концепция байесовского вывода, вероятностного подхода к машинному обучению, который включает обновление априорного распределения вероятностей на основе наблюдаемых данных. В нем исследуется использование байесовского вывода для прогнозирования будущих данных на основе имеющихся данных.
Байесовский вывод — это мощный подход к машинному обучению, который позволяет нам делать прогнозы и принимать решения на основе неполной или недостоверной информации. По..
Вероятность в машинном обучении и Python
→ Вероятность – это мера вероятности наступления события. Любое событие нельзя предсказать как вероятность его наступления. например, прогнозирование очков, прогноз погоды, прогноз акций и т. д.….
Случайная переменная → Случайная переменная — это переменная, возможные значения которой являются числовыми результатами случайного явления.
Биномиальное распределение → это вероятность успеха или неудачи в результате эксперимента или испытания, которое повторяется несколько раз.
P(x=k)..
Введение в категории статистики
Основы вероятности и статистики. Часть 2. Изучение категорий статистики.
Центральные тенденции Среднее, Медиана и Мода очень важны, когда речь идет о статистике. Чтобы изучить эти части, перейдите по ссылке ниже:
Основы статистики и вероятности — Часть 1 Вероятность — это вероятность или вероятность того, что событие произойдет. spall6640.medium.com
В этой статье мы будем изучать две широкие категории статистики, которые помогают в..
«Изучение вероятностей и прогнозов: как неравенство Чебышева может помочь вам улучшить…
Вероятность – это мера вероятности того, что событие произойдет. Это важно во многих областях, включая математику, статистику, финансы и науку. Вероятность помогает нам понять вероятность результата и принимать обоснованные решения на основе этого понимания.
Неравенство Чебышева — это математический инструмент, который помогает нам понять разброс вероятностных распределений. Он обеспечивает верхнюю границу вероятности того, что случайная величина отклонится от своего среднего..
Что такое цепи Маркова и установившиеся вероятности
Где будущее только зависит от настоящего
Что такое цепи Маркова и установившиеся вероятности
Все о цепях Маркова и стационарных вероятностях.
Помимо доказательства центральной предельной теоремы, Андрей Андреевич Марков сыграл ключевую роль в разработке марковских цепей. Цепи Маркова используются для моделирования случайных процессов в дискретном времени и в дискретном пространстве с приложениями в нескольких областях, включая финансы, рекламу, НЛП, SEO, физику и т. д...
Дисперсионный анализ - ANOVA
Статистика колледжа с Python
Введение
В серии еженедельных статей я расскажу о некоторых важных статистических темах с изюминкой.
Цель состоит в том, чтобы использовать Python, чтобы помочь нам получить интуитивное представление о сложных концепциях, эмпирически проверить теоретические доказательства или построить алгоритмы с нуля. В этой серии вы найдете статьи по таким темам, как случайные переменные, выборочные распределения, доверительные интервалы, тесты значимости и многое..
Как решить проблему многорукого бандита: оптимистичные начальные значения
Обновление до эпсилон-жадного алгоритма
В предыдущей статье я объяснил Эпсилон-Жадный Алгоритм и то, как он выигрывает от исследования разных бандитов достаточное количество раз, чтобы, наконец, определить оптимальный.
Однако вы, должно быть, заметили, что максимальное вознаграждение, которое модель ( синяя линия ) смогла получить, всегда немного меньше, чем оптимальное вознаграждение бандита ( зеленая линия ).
По иронии судьбы, это небольшое снижение общей ставки..
