Публикации по теме 'variance'


Причинный вывод с линейной регрессией: пропущенные переменные и нерелевантные переменные
Понимание смещения и дисперсии: пропущенные переменные, смешанные переменные, нерелевантные переменные и мультиколлинеарность В моей предыдущей статье Причинно-следственный вывод: эконометрические модели и A/B-тестирование мы обсуждаем, как использовать эконометрическую модель, а именно линейную регрессию, для исследования причинно-следственной связи между переменной обработки и переменная отклика, контролируя другие ковариаты. В этой статье мы обсудим некоторые распространенные..
Статистические истории: дельта-метод в статистике
Тема, которую часто упускают из виду специалисты по машинному обучению Выборка данных лежит в основе науки о данных. Из данной совокупности f(x) мы выбираем точки данных. Все эти точки данных вместе называются случайными выборками и обозначаются случайной величиной X . Но, как мы знаем, наука о данных — это игра вероятностей, часто мы повторяем эксперимент много раз. В таком сценарии мы получаем n случайных выборок X₁, X₂, … Xₙ (не путать с количеством точек данных в выборке)...
Недостаточно приспособленный — Обобщенный  — Переоснащенный
Краткое примечание о том, как предвзятость и дисперсия делают модель недообученной, обобщенной или переоснащенной! В этом посте, вместо того, чтобы писать так много абзацев, я просто сделал инфографику для простоты понимания. Недооборудованный: Модель может очень плохо соответствовать данным обучения и тестирования (высокое смещение и низкая дисперсия) — крайний левый график на инфографике выше. Это известно как недооснащение . Переоснащение: Модель может очень хорошо..
Понимание компромисса смещения и дисперсии в машинном обучении
В мире машинного обучения достижение оптимального баланса между предвзятостью и дисперсией имеет решающее значение для создания надежных и точных моделей. Компромисс между смещением и дисперсией помогает нам понять взаимосвязь между этими двумя важными понятиями и помогает нам выбрать правильную сложность модели. В этой шпаргалке мы рассмотрим предвзятость, дисперсию и компромисс между ними, предоставив удобную справочную информацию для практиков. Что такое предвзятость?..
Снижение дисперсии на стероидах… представляем MLRATE
Чтобы сравнить характеристики автономного вождения, Wayve использует MLRATE: использование машинного обучения для более быстрого достижения статистической мощности при экспериментировании. Скажем, вы проводите эксперимент, и существует реальная разница в средних значениях между контрольной и вариантной популяциями. Вы обнаружите это? Это зависит от трех вещей : Размер эффекта Количество ваших образцов, которые вы собираете Дисперсия вашего измерения Размер вашего эффекта не..
Что такое смещение и дисперсия? Разница и связь между смещением и дисперсией:
В этой статье мы узнаем о предвзятости, дисперсии, а также о способах выявления и уменьшения высокой предвзятости и дисперсии. Мы также прольем свет на взаимосвязь между предвзятостью и дисперсией в машинном обучении. Что такое предвзятость? Смещение оценщика означает разницу между ожидаемым значением оценщиков и правильным или истинным значением оцениваемого параметра. Он дает представление о расстоянии между средним значением оценщика и значением параметра. Это также называется..
«Важность управления предвзятостью и дисперсией в машинном обучении»
Эта статья является частью серии: «Начало работы с машинным обучением: пошаговое руководство » Предвзятость В машинном обучении предвзятость относится к неспособности модели уловить истинную связь между входными данными и выходными метками. Например, если мы пытаемся предсказать рост кошек на основе их веса и используем модель линейной регрессии, прямая линия никогда не сможет отразить истинное соотношение между весом и ростом, потому что она не может изгибаться, как истинное..