Публикации по теме 'probability'


Вероятность против шансов
Какая разница? Изучите это и никогда не забывайте на простом примере! Многие люди думают, что знают, что такое вероятность, а также думают, что прекрасно понимают, что такое шансы: они все время используются в ставках. Но так ли это на самом деле? Эти два термина очень легко спутать. В этом посте мы быстро проясним, что такое каждый из них, их различия и их отношения. Поехали! Какая вероятность? Мы постоянно используем вероятность в повседневной речи, когда говорим что-то..
Машинное обучение - интуиция неравенства Маркова
Проще говоря, теория вероятностей - это математическое исследование неопределенности - она ​​позволяет нам (а значит, и компьютеру) рассуждать и принимать решения в ситуациях, когда полная уверенность невозможна. Теория вероятностей играет центральную роль в теории машинного обучения, поскольку многие алгоритмы обучения полагаются на вероятностные предположения о заданных данных. В этой статье мы рассмотрим конкретную границу вероятности - границу Маркова. Эта статья предназначена для..
Классификация с множественными измерениями — укрепление доверия с помощью большего количества доказательств
Байесовский подход с наивным байесовским предположением Если вы знакомы с проблемой классификации, вы, вероятно, знакомы со всей процедурой обучения модели: разделите свои данные, обучите свою модель, настройте свою модель с помощью ROC-анализа и, наконец, запустите ее в реальный мир, чтобы делать прогнозы. для тебя.. Что делать, если от одного и того же субъекта поступает более 1 точки данных, а ваш классификатор дает смешанные результаты? Или, даже когда ваш классификатор дает вам..
Статистам тоже следует изучить TensorFlow
Статистика и машинное обучение до некоторой степени расходились друг с другом. Вот как TensorFlow ликвидирует этот пробел. Статистики всегда относились к машинному обучению с долей скептицизма, мягко говоря. Хотя статистика зависит от научного метода и является предметом тех же дебатов и исследований, что и любая академическая область, машинное обучение получило несколько сомнительную репутацию метода «черного ящика», когда данные просто вставляются в модель для получения результатов. -..
Интуиция распределения Пуассона (и вывод)
Когда использовать распределение Пуассона Перед тем как установить параметр λ и подставить его в формулу, давайте сделаем паузу на секунду и зададим вопрос. Почему Пуассону пришлось изобрести распределение Пуассона? Почему существует этот дистрибутив (= зачем он это придумал)? Когда следует использовать Пуассон для моделирования? 1. Почему Пуассон изобрел распределение Пуассона? Чтобы спрогнозировать количество будущих событий! Более формально, предсказать вероятность..
Условная вероятность стала простой
Условная вероятность была одной из самых сложных тем для меня, когда я был студентом, поэтому я подумал, что постараюсь упростить ее. Я подумал, что нет лучшего способа изучить условную вероятность, чем научить ее, используя то, что, я думаю, все мы любим… пиццу. Итак, почему вы должны заботиться об условной вероятности? Что ж, условная вероятность используется везде в машинном обучении. Допустим, мы хотим определить, является ли изображение кошкой собаки. Мы просто решаем, если P..
Измерение неопределенности моделей с помощью конформного прогноза
Для разработки моделей машинного обучения (ML), а также для их мониторинга в процессе производства оценка неопределенности прогнозов является критически важным активом. Это помогает выявлять подозрительные образцы во время обучения модели в дополнение к обнаружению образцов вне распределения во время вывода. В этом сообщении блога мы представляем структуру конформного прогнозирования. Он предоставляет специалистам по машинному обучению простую и не зависящую от модели меру..