Интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование Элементы статистического обучения - Стэнфордский университет Все мы слышали об этой блестящей книге для изучения математики, лежащей в основе машинного обучения. Но эту книгу нелегко читать, особенно тем, у кого нет очень глубокого статистического опыта. Итак, я пишу этот пост и следующие посты, которые будут содержать решение для контента, который мне было трудно понять, ради помощи других. #1 Pg. 16 - - (N..

Логическая статистика для науки о данных Научитесь прислушиваться к тому, что на самом деле говорят ваши данные, и делать статистически обоснованные выводы. Я рекомендую вам предварительно ознакомиться с описательной статистикой (базовая терминология, нормальное распределение, Z-оценка и т. д.). Примечание. Когда я упоминаю ниже «переменную X» или Y (заглавная буква), я имею в виду эксперимент или исследование, в результате которого получаются значения, являющиеся мерой чего-то,..

Один из наиболее сложных аспектов для программистов, начинающих заниматься машинным обучением и анализом данных, особенно для тех, кто не имеет опыта в статистике, - это широкое применение различных статистических концепций в моделировании. Хотя интуиция остается достаточно удовлетворительной, чтобы понять идею, лежащую в основе большинства моделей обучения с учителем и без учителя, идеи и концепции интерпретации остаются неуловимыми без опыта в области статистики. Эта статья..

Что такое p-значение? почему мы считаем p ‹0,05? Что ж, если у вас тоже есть те же вопросы, не волнуйтесь! вы не одиноки в этом путешествии. В этой статье мы более подробно рассмотрим эксперимент, чтобы понять p-значение . В предыдущей статье мы получили краткий обзор проверки гипотез. В этой статье мы рассмотрим более подробно на примере. Эксперимент Допустим, вы являетесь частью стартапа медицинских технологий, который недавно разработал устройство, способное определять..