Публикации по теме 'correlation'


Интуиция, лежащая в основе коллинеарности в моделях линейной регрессии
Интуиция, лежащая в основе коллинеарности в моделях линейной регрессии Графическая интерпретация Линейная регрессия , вероятно, самый популярный алгоритм в машинном обучении, когда задача прогнозирует продолжение, количественную переменную. Общая линейная регрессия в одномерном случае принимает следующий вид: Бета-коэффициенты - это неизвестные параметры, до которых нам известна параметрическая форма этой модели, и они являются целью нашей оценки. Линейная регрессия решает..
От корреляции к причинно-следственной связи в машинном обучении: почему и как
Почему нашему ИИ нужно понимать причинно-следственные связи Что не так с корреляцией? В мае 2016 года алгоритм COMPAS был отмечен как предвзятый на расовой почве [1]. Этот алгоритм использовался США для вынесения приговоров по уголовным делам путем прогнозирования вероятности повторного совершения преступления. Было подсчитано, что чернокожий человек с большей вероятностью совершит повторное преступление, чем белый человек с теми же другими фоновыми факторами. Проблема..
Корреляция - статистический анализ!
Самый важный шаг в компьютерном зрении или машинном обучении - хорошо понимать данные и использовать эти знания для выбора наилучшего дизайна. Открытый вопрос .. Как хорошо понимать данные? Ответ заключается в применении статистических методов ... Следовательно, красная тема этого урока - понять самый важный статистический метод, то есть корреляцию. Слово корреляция используется в повседневной жизни для обозначения некоторой формы ассоциации. Это статистический метод, который..
Интерпретация R в квадрате | R-квадрат линейной регрессии
Интерпретация R в квадрате | R-квадрат линейной регрессии Машинное обучение включает в себя множество статистических данных. В следующей статье мы рассмотрим концепцию R-Squared, которая полезна при выборе функций. Корреляция (также известная как «R») - это число от 1 до -1, где значение +1 означает, что увеличение x приводит к некоторому увеличению y, -1 означает, что увеличение x приводит к уменьшению y. , а 0 означает, что между x и y нет никакой связи. Как и корреляция, R²..
Анализ данных тихой пандемии: смертность в результате самоубийства - Часть 1
Подробное изучение данных о самоубийствах в Индии за 2019 год с использованием тепловой карты Correlation и кластеризации K-средних С января прошлого года статистика, связанная с Covid, была видна повсюду, и, как и большинство из нас, я следил за ней. Индия сообщила о 150 036 случаях смерти от Covid до 31 декабря 2020 года. Под ним бушевала еще одна тихая пандемия, счет которой не каждый день бросается в глаза. Если внимательно присмотреться, мы можем заметить их повсюду как..
Управление рисками бедствий
Управление рисками бедствий Введение Машинное обучение в управлении стихийными бедствиями имеет большой потенциал для использования прогностической аналитики для оповещения о предстоящих бедствиях. Катастрофы неизбежны. Когда происходит такое событие, как шторм, наводнение или лавина, люди не могут ничего сделать, чтобы его избежать. Однако мы пришли к пониманию, что серьезность стихийного бедствия можно свести к минимуму с помощью адекватных методов управления стихийными..
Вы отбрасываете слишком много взаимосвязанных функций?
Анализ существующих методов и предлагаемое решение Обновление : обновленную функцию корреляции Python, описанную в этой статье, можно найти в пакете exploretransform на PYPI. Резюме Некоторые часто используемые методы корреляционной фильтрации имеют тенденцию пропускать больше функций, чем требуется. Эта проблема усиливается по мере того, как наборы данных становятся больше и с большим количеством парных корреляций выше указанного порога. Если мы отбросим больше переменных,..