Публикации по теме 'probability'
Вероятность и моделирование
Вычислить вероятность покерной руки с использованием Python
В этой статье представлена простая программа, иллюстрирующая, как вычислять вероятности с помощью Python. Код моделирует набор из 5 карт, а затем вычисляет вероятности двух рук в покере:
Четверка , комбинация, состоящая из четырех карт одного ранга и одной карты другого, например, J♣ J♠ J♦ J♥ 9♥ («четверка, валеты»). Фулл-хаус , комбинация, состоящая из трех карт одного ранга и двух карт другого ранга, например 3♣ 3♠ 3♦ 6♣..
Машинное обучение и ошибка обобщения - проверка на практике
В предыдущих статьях мы определили, что такое ошибка обобщения в контексте машинного обучения и как ограничить ее с помощью различных неравенств. Мы также определили переобучение и то, как его можно исправить с помощью набора для проверки. Мы могли бы избежать парадокса выбора размера для нашего набора проверки, используя перекрестную проверку, которая оказалась несмещенной оценкой для E_out (N - 1). В этой статье мы дадим несколько практических примеров того, какие неравенства..
Теорема Байеса
Фундаментальной идеей всей байесовской статистики является теорема Байеса, прежде чем мы углубимся в детали, нам нужно понять, что такое вероятность, условная вероятность, а затем определить теорему Байеса.
Вероятность:
Вероятность — это число от 0 до 1 (включая оба), которое представляет собой степень веры в факт или предсказание, где значение 1 представляет предсказание/уверенность в том, что факт верен или что предсказание сбудется. Значение 0 представляет уверенность в том, что факт..
Обучение науке о данных: день 20 - проблема байесовского бандита
В нашей последней истории мы говорили о наивном Байесе в концепции. Сегодня мы поговорим о байесовском бандите, одной из самых известных проблем байесовской статистики.
Байесовский бандит
Представьте, что вы находитесь в казино и имеете выбор между игровыми автоматами N или также названными Bandit. Каждый из этих игровых автоматов имеет неизвестную вероятность выдачи награды. Таким образом, вероятности появления этих бандитов не зависят друг от друга и в настоящее время..
Введение в оценку байесовских параметров
Что такое байесовская оценка параметров?
Помните оценку максимального правдоподобия (MLE) из последнего сообщения? В MLE мы предполагаем, что обучающие данные хорошо представляют данные о населении. Что, если у нас есть предварительная информация? Как мы можем использовать эту априорную информацию при оценке параметров? Именно здесь на помощь приходит байесовская оценка параметров. В байесовской оценке параметров θ - это случайная величина, в которой априорная информация о θ либо..
Вероятность и статистика для начинающих в машинном обучении: часть 3 — Распределение вероятностей
Эта серия постов предназначена для всех тех, кто сталкивается с невероятными трудностями в понимании теорий и концепций вероятности и статистики, когда они начинают свой путь в области машинного обучения. Я попытался охватить большинство основных концепций, а также проиллюстрировать их реализацию на простом языке Python в последующих главах.
Введение
Распределение вероятностей — это математическая функция, с помощью которой можно рассчитать вероятность появления различных..
Основы теории вероятностей для науки о данных
Мой путь в науку о данных (часть 2)
Область науки о данных вращается вокруг теории вероятностей и статистики. Следовательно, очень важно иметь четкое представление об этих концепциях.
Почему вероятность машинного обучения?
Вероятность - это наука о неопределенности. Всякий раз, когда есть сомнения в наступлении события, используются концепции вероятности для оценки вероятности события.
Проблемы классификации требуют вероятности предсказать, какой результат. Некоторые модели..
