Публикации по теме 'stats'
Основные понятия статистики, которые должен знать каждый специалист по данным.
Со статистикой легко лгать, без статистики трудно говорить правду.
Эй, ты планируешь изучать науку о данных? Затем давайте рассмотрим некоторые основные статистические концепции.
В этой серии я пытаюсь охватить все концепции статистики, необходимые для науки о данных.
Часть 1
Статистика – это наука о сборе, организации и анализе данных.
Мы можем классифицировать статистику на два типа: описательную и выводную.
Описательная статистика. Организация и обобщение..
Прогнозирование с использованием нейронных сетей в R
используя nnet и пастернак
Искусственная нейронная сеть – это тип модели прогнозирования, основанный на сильно взаимосвязанной сети "нейронов"/сети узлов.
Нейронная сеть с прямой связью содержит последовательность слоев нейронов/узлов. Каждый узел в слое связан со всеми узлами в предыдущем слое , через которые он получает информацию, и всем узлам следующего уровня , которым он отправляет информацию. Первый уровень — это входной уровень, где информация предиктора..
Типы распределений в статистике
В этом сегменте мы сосредоточимся в основном на следующих темах;
Нормальное распределение Стандартное нормальное распределение Лог нормального распределения
Нормальное распределение характеризуется двумя параметрами: средним значением µ и стандартным отклонением σ. Нормальное распределение с µ = 0 и σ = 1 называется стандартным нормальным распределением.
Если у нас есть набор данных, рассредоточенный по среднему значению, мы сможем вычислить «колоколообразную кривую» — при..
Проверка гипотез на примере
Распутать проверку гипотез с подробным пошаговым руководством
Введение:
что такое проверка гипотез?
Статистический тест, который дает свидетельство принятия или отклонения нулевой гипотезы с выборкой данных из условия, которое истинно для всей совокупности. Если нам нужно показать, что два распределения различны, мы доказываем от противного, предполагая, что оба распределения одинаковы, что является нашей нулевой гипотезой.
Пример:
Рассмотрим рост населения C1, C2..
Дискриминантный анализ — линейный и гауссовский
Теперь логистическая регрессия и полиномиальная регрессия называются алгоритмами дискриминантного обучения , которые напрямую изучают p(y|x).
Наивный байесовский анализ и линейный/квадратичный дискриминантный анализ называются генеративными алгоритмами обучения , которые пытаются моделировать p(x|y) и p(y). Они используют правило Байеса для получения p(y|x).
Дискриминантный анализ
Дискриминантный анализ стремится моделировать распределение X в каждом из классов отдельно...
Сила регрессии
Зачем заботиться о регрессиях?
Регрессии помогают нам делать прогнозы. По крайней мере, они помогают нам делать обоснованные предположения.
Регрессии помогают нам ответить на такие вопросы, как:
На каждый лишний доллар, который бизнес тратит на маркетинг, насколько увеличиваются продажи? Насколько меняется ваш балл SAT/GPA за каждый дополнительный час, потраченный на учебу? Насколько увеличивается количество голов/очков за игру с каждой дополнительной тренировкой?
Регрессии..
Статистика, схемы и дилемма между стабильностью и гибкостью
Информационным компаниям нужна статистика. Но статистика - ничто без надлежащих возможностей для отчетности. В Deepdesk изо всех сил пытались найти правильный формат. Столкнувшись с вековой дилеммой между стабильностью и гибкостью, мы пришли к неожиданному решению.
Мы любим статистику Deepdesk! Чем больше, тем лучше. Статистика говорит нам, как у нас обстоят дела с обучением и производительностью продукта. У нас есть несколько конвейеров машинного обучения для каждого клиента...
