Публикации по теме 'probability'


В поисках е в Монте-Карло
В поисках е в Монте-Карло Как использовать случайную комбинацию карт для вычисления основания натурального логарифма Учителя могут поделиться демонстрацией с классом. Это подходит для студентов, изучающих логарифмы, вероятность или компьютерное программирование. Если вы читали Игла Буффона: поиск π в стоге случайности , вы знаете, что если мы перевернем достаточно спичек на линованную бумагу, выскочит π . Я надеюсь показать здесь, что мы можем найти e случайным образом. На..
«Наивный байесовский алгоритм: упрощение сложных задач машинного обучения»
Введение: Наивный байесовский алгоритм — это вероятностный алгоритм, который используется для решения задач классификации. Он основан на теореме Байеса, которая гласит, что вероятность гипотезы (класса) обновляется на основе новых данных (признаков). «Наивная» часть имени исходит из предположения, что признаки независимы друг от друга. Алгоритм наивного Байеса берет свое начало в работах преподобного Томаса Байеса, статистика и теолога 18-го века. Теорема Байеса была впервые..
Важность Выборка по редким событиям
При оценке мы проводим множество симуляций, предполагая, что такие редкие события, как covid-19 или инфляция, никогда не происходят. Это потенциально может привести к проблеме, когда вариант или уровень дефолта, который вы оценили, почти равен нулю или нано, потому что вы не можете зафиксировать сценарий в моделировании (хотя это должно быть, поскольку это очень маловероятно) и, таким образом, вызывает высокие расхождение в нашей оценке. Например, X~N(0,1), где P(X›1,96) = 0,025 , мы..
Причинный вывод - Часть VII - d-разделение
Причинный вывод d-разделение Это седьмой пост из серии, в которой мы прорабатываем Причинный вывод в статистике - красивое учебное пособие, соавтором которого является сам Judea Pearl . Вы можете найти предыдущий пост здесь и весь соответствующий код Python в сопутствующем репозитории GitHub: DataForScience / Причинность Как причины приводят к следствиям? Можете ли вы связать причину, приведшую к наблюдаемому результату? Большие данные..
Почему статистика важна в науке о данных, машинном обучении и аналитике
Понимание преимуществ наличия большого опыта в статистике в качестве специалиста по данным Статистика в самом широком смысле относится к набору инструментов и методов для оценки, интерпретации, отображения и принятия решений на основе данных. Некоторые люди называют статистику математическим анализом технических данных. «Существенным препятствием для реализации ценности больших данных будет нехватка талантов, особенно людей с глубокими знаниями в области статистики и машинного..
Введение в случайные величины и распределение вероятностей
Основы вероятности и статистики. Часть 4: Понимание случайных величин и распределения вероятностей. Случайные переменные . Случайная величина представляет собой результат статистических экспериментов с числовыми значениями. Дискретные случайные переменные . Переменная, которая может принимать только счетное число значений. Например, бросая игральную кость несколько раз и подсчитывая количество выпавших троек. Это должно быть счетное число. Это не может быть что-то в дробях вроде..
Статистика Часть 4: Вероятность
Это будет теоретический блог, в котором мы ничего не показываем через pyspark или python, но обучение важно для будущих блогов. Вероятность — одна из самых важных областей статистики и науки о данных, поэтому мы просто не можем ее пропустить. Блог охватывает только основы вероятности, и если вы уже хорошо разбираетесь в этом, вы можете пропустить его. Что такое вероятность? Вероятность – это вероятность того, что что-то произойдет. Мы можем записать вероятность в виде дроби,..