Публикации по теме 'probability'


Теория вероятностей: нормальное распределение
Это часть курса Теория вероятностей и статистика для программистов . Нормальное распределение - это очень важное непрерывное распределение вероятностей, поскольку многие данные могут иметь почти нормально распределенные значения. Функция плотности вероятности для нормального распределения выглядит устрашающе, но мы будем работать только с двумя параметрами - средним и дисперсией. Изменяя дисперсию, мы можем получить совершенно разные распределения. Посмотрим, например...
Вероятность, часть 1: вероятность для всех, а.о.
Этот блог, вдохновленный курсом теории вероятностей, который я изучаю, представляет собой попытку объяснить основы математической теории вероятности на интуитивном уровне. Как следует из названия, этот пост в значительной степени предназначен для всех, независимо от математического уровня или способностей. Будет немного математики, но вы можете пропустить эти разделы. Важные вещи находятся между математикой. Если вы читаете этот пост, значит, в какой-то момент вы натолкнулись на..
Вероятность и статистика для компьютерного зрения 101 - Часть 1
Я считаю, что понимание фундаментальных концепций имеет решающее значение, когда дело доходит до изучения чего-то продвинутого. Почему? Потому что основы - это основа, на которой вы строите свои передовые знания. Если вы положите больше вещей на слабую основу, она может развалиться в конце, а это означает, что вы в конечном итоге не поймете полностью ни один из изученных вами материалов. Итак, давайте попробуем глубже понять основы. В этой серии я расскажу о вероятности и статистике..
P-Value - это просто вероятность
В статистике, особенно при проверке гипотез, мы принимаем решение, принимать или отклонять определенную гипотезу, на основе P-Value. Никакое определение этой конкретной концепции не помогло мне четко ее понять. По этой причине давайте возьмем пример и попытаемся понять, что такое P-Value? Возьмем для примера рост африканских слонов. Предположим, у вас есть 36 наблюдений (все в метрах, м): [2.98, 2.92, 3.02, 3.07, 2.93, 2.92, 2.9, 2.95, 2.99, 2.91, 2.95, 2.94, 3.03, 2.92, 3.03,..
Что такое Sensor Fusion? Старый добрый фильтр Калмана
В моем предыдущем посте из этой серии я говорил о двух уравнениях, которые используются практически для всех алгоритмов объединения датчиков: уравнения прогнозировать и обновить . Однако я не продемонстрировал какого-либо практического алгоритма, который делает уравнения аналитически доступными. Итак, в этом посте я объясню, пожалуй, самый известный и хорошо известный алгоритм - фильтр Калмана . Несмотря на то, что это во многом простой алгоритм, может потребоваться некоторое..
Некоррелированные и независимые случайные переменные - определения, доказательства и примеры
Это не одно и то же ... Что касается технических знаний, я обычно сторонник обоснованного понимания используемых методов. Обычно я не люблю что-либо запоминать и по возможности стараюсь этого не делать. Скорее я сосредотачиваюсь на разработке прочных основ концепций, из которых я позже могу математически вывести все, что мне может понадобиться. В области теории вероятностей и математической статистики использование методов / теорем часто основывается на общих математических..
Метод изучения математики, необходимый для «Введения в статистическое обучение»
Нулевой шаг Всегда начинайте со своего результата. Результатом является понимание математики, которая мне нужна для моей работы в качестве специалиста по данным. Data Science требует знаний в нескольких вещах: Панды Scikit-learn Алгоритмическое моделирование Домен Я писал о том, почему вам нужно сосредоточиться на алгоритмическом моделировании для науки о данных здесь: Ошибки карьеры в науке о данных и как изучить полезную математику для того же..