Публикации по теме 'variance'


Введение в анализ главных компонентов (PCA)
Изучите PCA с его интерпретацией и реализацией на R Анализ главных компонентов (PCA) - это метод уменьшения размерности, его можно использовать для извлечения признаков или изучения представлений. Он преобразует данные из d -мерного пространства в новую систему координат с размерами p ( p≤d ) и извлекает наиболее важные q переменные (q ‹ Когда мне его использовать? Прежде всего нам нужно знать, что PCA работает только с непрерывными переменными. Поэтому, если у вас есть..
Статистика для науки о данных, часть 5
Мера дисперсии Мера дисперсии показывает разброс данных в наборе данных. Он объясняет несоответствие данных друг другу, обеспечивая точное представление об их распределении. Мера дисперсии указывает и обеспечивает понимание вариации и центрального значения меры или набора данных. 1. Абсолютная мера рассеивания: Абсолютная мера дисперсии содержит ту же единицу, что и исходный набор данных. Метод абсолютной дисперсии выражает вариации в терминах среднего отклонения наблюдений,..
Статистика для машинного обучения — I
Руководство для начинающих по описательной статистике Статистика составляет значительную часть пути изучения машинного обучения, но часто мы избегаем этого. Потому что это звучало недостаточно красиво, как « Случайный лес », « Машина опорных векторов », или из-за устрашающих формул со странными обозначениями. Это Предстоящая серия блогов — это попытка снизить входной барьер в статистику, а также обобщить статистические концепции, используемые в машинном обучении. Сегмент статистики,..
Практическое видение стандартного отклонения и дисперсии
Привет, приятно видеть вас здесь! Как соискателям в области науки о данных нам необходимо разбираться в статистике. Самая первая тема, с которой мы начинаем наше путешествие, - это стандартное отклонение и дисперсия. В этом случае я не оцениваю ваши математические способности и память, чтобы вспомнить формулу, поэтому, как следует из названия, мы увидим очень практический подход, чтобы понять эти тяжелые слова. Примечание. Я предполагаю, что здесь вы уже знаете формулы, если вы просто не..
Биномиальные переменные и распределение
Биномиальные переменные и распределение Мы все взаимодействовали с биномиальными переменными в той или иной форме в нашей повседневной жизни. Когда есть два возможных исхода и вероятность каждого исхода не меняется с течением времени, тогда сама ситуация является биномиальной переменной. Ряд результатов даст нам биномиальное распределение. Мы редко осознаем, как знакомство с биномиальной переменной может помочь нам проецировать широкий спектр возможностей. Например, у пациента есть..
Компромисс смещения и дисперсии
Когда вы строите свою модель, мы стремимся минимизировать погрешность или повысить точность. С этим связано несколько факторов, одним из наиболее частых из которых является то, что модель страдает от высокого смещения или высокого отклонения. Эта статья дает представление о том, что это такое, и как узнать, что ваша модель страдает от любого из них. Давайте разберемся, что означает «высокая систематическая ошибка» . Просто ваша модель менее обучена или менее сложна, чтобы предсказать..
Компромисс между смещением и дисперсией
Когда я начинал свой путь к машинному обучению, мне всегда было трудно вспомнить разницу между смещением и дисперсией. Теперь, когда я понимаю эти термины, я надеюсь, что мой пост поможет другим сформировать базовое понимание этих двух терминов. Давайте сначала поговорим о предвзятости. Проще говоря, смещение - это разница между прогнозом модели и истинным значением, т. Е. Фактическим значением переменной отклика. Высокое смещение означает, что ваша модель не отражает некоторые важные..