Публикации по теме 'statistics'
Объяснение байесовского A / B-тестирования
Существует множество применений A / B-тестирования в различных отраслях. От попытки определить оптимальные рыночные группы до тестирования медицинских препаратов, он имеет различные приложения и позволяет предприятиям принимать решения на основе результатов. Есть два распространенных подхода к A / B-тестированию: частотный подход и байесовский подход, которые отходят от основ проверки гипотез. В этой статье я расскажу об объяснении и реализации байесовского подхода к A /..
Почему этот трендовый временной ряд является стационарным?
Изучение расширенного теста Дики-Фуллера (ADF) на странном примере
Стационарность — одна из самых фундаментальных концепций анализа временных рядов. Как правило, стационарность обеспечивает отличные свойства для моделирования временных рядов с помощью различных статистических методов. Расширенный тест Дики-Фуллера (ADF) , вероятно, является наиболее широко используемым подходом для проверки стационарности.
В сети полно статей на эту тему. Я не буду тратить ваше время на базовое..
4 самых фундаментальных, но игнорируемых предположения линейной регрессии
This is the second article in ML_Algorithms_A_to_Z Series:
* Which focuses primarily on When? to use Linear Regression and it's 4 underlying assumptions .
Link to previous article 📝:- You can refer to the previous article which covers Linear Regression and Gradient Descent basics.
This series can be effectively used as a quick refresher for Data Science Interview preparations as we go from ground-up to Intermediate level concepts.
The series of blogs aims🎯 at a fundamental..
Простота во всей красе: введение в наивный байесовский алгоритм
Если вы когда-либо работали с алгоритмами машинного обучения, вы, вероятно, сталкивались с наивным алгоритмом Байеса. Этот простой, но мощный классификатор широко используется в различных областях, включая обработку естественного языка, фильтрацию спама и медицинскую диагностику, и обладает рядом привлекательных функций, которые делают его хорошо подходящим для этих задач.
По своей сути наивный алгоритм Байеса представляет собой вероятностный классификатор, который использует теорему..
Метрики прогнозирования: отзыв против точности с некоторыми антропоморфными (человеческими) интерпретациями.
Итак, я пытался понять некоторые показатели, используемые в науке о данных и статистике. И я попытался придумать способы понять концепции отзыва и точности. Я придумал несколько интересных способов их описания. Это грубый набросок, потому что это были только мои заметки, я, честно говоря, не забочусь о том, чтобы украсить его, и у меня нет времени. Тут ничего не происходит!:
Вспомнить
= Истинный прогнозируемый результат / Все положительные результаты
= True Pos / TP + FN
=..
Описательная и логическая статистика
Всякий раз, когда человеческий разум читает какие-то данные, он всегда анализирует распределение и пытается найти закономерности, чтобы понять данные, распределенные соответствующим образом. Отсюда следует статистика!
Статистика - это часть науки, она объясняет сбор, анализ, интерпретацию и представление данных. В анализе данных есть две категории методов: Описательная статистика и Выводная статистика . Описательная статистика также известна как сводная статистика, которая..
Мой первый эксперимент с Azure ML Studo, часть 2: Моделирование
Azure ML Studio действительно хорош. Я смог провести с ним небольшой эксперимент и по-прежнему был организован в своей работе. Однако мне пришлось обратиться за помощью к Python для какой-то сложной задачи.
В продолжение своего предыдущего поста я решил провести симуляцию для расчета прибыли розничного магазина на основе полученных от него исходных статистических данных. Это просто случайный эксперимент, чтобы доказать, насколько близки симуляции и распределения данных (рассчитанные с..
