Публикации по теме 'statistics'
Полное объяснение степеней свободы (часть 3 — Мы не удовлетворены)
На одном из слайдов онлайн-курса Data Science было показано, как с помощью Numpy рассчитать стандартное отклонение конкретной выборки из заданного набора данных, сохраненного в виде списка Python:
[Извините за путаницу, но я все еще работаю над этими статьями!]
np.std(some_python_list, ddof = 1)
Аргумент «ddof» — это, по сути, степени свободы .
ddof означает дельта-степени свободы. Например, когда вы вычисляете стандартное отклонение, в вычислениях используется..
Все, что вам нужно знать о гистограмме
Гистограмма является одной из важнейших частей описательной статистики.
Основной целью описательной статистики является обобщение данных и представление данных в удобной для понимания форме, одной из которых является гистограмма.
Данные являются важной частью мира статистики. Чтобы сделать выводы из данных, нам нужна статистика. Описательная статистика — правильный выбор, когда вам нужно только обобщить данные, не делая никаких выводов. Есть много способов суммировать данные,..
Руководство для начинающих по статистике: понимание данных, типы статистики, методы выборки и…
Статистика – это изучение данных, их сбор, анализ, интерпретация и представление. Это раздел математики, который помогает нам понять мир вокруг нас, используя числа, факты и цифры. В этом блоге мы рассмотрим некоторые из фундаментальных понятий статистики, включая данные, типы статистики, методы выборки, шкалы измерения, частотное распределение, гистограммы, гистограммы и функции плотности вероятности.
Что такое данные?
Данные — это набор фактов, цифр или информации, которые..
Настройка гиперпараметров в моделях машинного обучения 101
Простой и важный вопрос…
«Как изменение гиперпараметров влияет на модель машинного обучения?»
Вам когда-нибудь было трудно вспомнить, как изменения гиперпараметров влияют на обучение модели? Если да, то примечания на этой странице могут оказаться для вас полезными. 😊
Модель машинного обучения (ML) имеет несколько гиперпараметров, которые можно настроить для оптимизации ее производительности. Ее поведение контролируется гиперпараметрами, которые сильно влияют на..
Демистификация коэффициентов в логистической регрессии
Логистическая регрессия — популярный метод машинного обучения, который используется для решения задач бинарной классификации. Он работает, предсказывая вероятность события, принадлежащего к определенному классу. Коэффициенты в модели логистической регрессии играют решающую роль в определении взаимосвязи между независимыми переменными и зависимой переменной. В этой статье мы углубимся в интерпретацию этих коэффициентов и поймем их значение.
«Раскрытие возможностей коэффициентов..
Новые материалы
Журналы Py № 2: Если, Элиф, Иначе?
У меня такое чувство, будто я давно ничего не писал, хотя прошло два дня с тех пор, как я опубликовал свою первую историю. В любом случае, сегодня произошло много всего, так что приступим...
Работа в Реакции
Я изучаю React в Bloc прямо сейчас. До сих пор я изо всех сил пытался понять темы. Тем не менее, я только что закончил проблему, над которой некоторое время размышлял, и хочу записать свой..
Нужен ли банкам искусственный интеллект, чтобы кардинально изменить свою работу?
Почему необходимо использовать искусственный интеллект в банковской сфере?
Существенное использование многочисленных инноваций ИИ, таких как машинное обучение , глубокое обучение и..
Какую последнюю статью вы считаете стоящей поделиться?
Я люблю читать качественные статьи. Не стесняйтесь делиться своей работой.
Преобразование CoreML, позволяющее использовать Fast-Neural-Style-Transfer на iOS и MacOS.
Как использовать Fast-Neural-Style-Transfer на iOS
Преобразованная модель:
GitHub — john-rocky/CoreML-Models: Преобразованный зоопарк моделей CoreML...
ИИ в правоохранительных органах: мощный инструмент с двойной природой
Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует правоохранительную деятельность, предлагая инновационные тактики расследования, повышая достоверность доказательств и оптимизируя процессы. Тем..
Autoencoder Average Distance — классический способ, используемый внутри Microsoft для выявления сходства…
Среднее расстояние автоэнкодера (AAD) использует более простой подход для определения расстояния между двумя наборами данных. Нейронный автоэнкодер может преобразовать любой элемент данных в..