Публикации по теме statistics

Публикации по теме 'statistics'

Статистика с Python, часть 1

Статистика с Python, часть 1 Всем привет! Извините за 2-месячный перерыв в постах, был занят завершением резидентуры!! Статистика — это основная структура, с помощью которой мы можем проверить нашу гипотезу о данных! Большую часть времени мы хотим проверить, действительно ли работает наш новый способ сделать что-то. Применяя новую стратегию в клинике, мы начинаем с тестирования один, два, три раза, а затем договариваемся, стоит ли тестировать еще или нет. Но сколько раз мы..

Роль ИИ в научных исследованиях

Роль ИИ в научных исследованиях Хотя машинное обучение уходит корнями в статистику (существуют модели, основанные исключительно на байесовском выводе, например: Наивный байесовский классификатор широко использовался для фильтрации спама в электронной почте в конце 90-х годов), эти модели были созданы для решения проблем, отличных от статистическое моделирование. Они были созданы как средство обработки больших объемов данных от неизвестных популяций без значительного и дорогостоящего..

Доверительный интервал, расчет и характеристики

Что такое доверительный интервал, как его рассчитать и его важные характеристики Доверительный интервал (CI) очень важен в статистике и науке о данных. В этой статье я собираюсь объяснить доверительный интервал, способы его вычисления и его важные характеристики. Доверительный интервал (ДИ) - это диапазон значений. Он выражается в процентах и должен содержать наилучшую оценку статистического параметра. Доверительный интервал 95% означает 95% уверенности, что наш параметр..

Что такое эффект синергии в линейной регрессии | Машинное обучение

Синергический эффект или эффект взаимодействия — это явление, возникающее при настройке множественной линейной регрессии в машинном обучении, когда увеличение значения одной независимой переменной увеличивает влияние другой независимой переменной на зависимую переменную. Ничего страшного, если это указано выше. утверждение не легко понять. Давайте рассмотрим пример Примечание. Чтобы понять это, вы должны быть знакомы с множественной линейной регрессией Набор данных о продажах рекламы..

Но вы бы поставили на это деньги?

Использование данных для прогнозирования немного сбивает с толку. Вы добыли его для шаблонов. Вы нашли закономерности. Вы построили модель для захвата шаблонов и экстраполировали их на неизвестные данные. А затем вы проверили свою модель на данных, которых не видели. И ваша модель делала правильные прогнозы по неизвестным данным в 65% случаев. Поздравляем, теперь у вас есть механизм для предсказания будущего, который работает лучше, чем случайное угадывание. Теперь вы будете удивлены..

Реализация торгового алгоритма с R

Эта история объясняет, как реализовать алгоритм торговли скользящей средней с помощью R. Если вы заинтересованы в настройке своего конвейера автоматической торговли, вам следует сначала прочитать эту статью. Эта история представляет собой чисто техническое руководство, посвященное программированию и статистике, а не финансовым советам. На протяжении всей этой истории мы построим функцию R, которая принимает исторические данные о запасах и произвольный порог в качестве входных данных..

Как написать свои любимые функции R на Python?

R против Python - споры продолжаются. Между тем, мы пытаемся пойти по среднему пути и создать скрипт Python, имитирующий удобные функции в стиле R, для простого и удобного сбора статистики! Вступление Python против R - одна из величайших современных битв науки о данных и машинного обучения. Нет сомнений в том, что за последние годы оба они приобрели огромные возможности и стали лучшими языками программирования для анализа данных, прогнозной аналитики и машинного обучения...