Я всегда думаю, почему мы изучаем Z-тест и t-тест в статистике? Какая польза от этих двух тестов в машинном обучении? Как реализовать эти тесты? Итак, вот ответ на эти вопросы. Почему z-тест и t-тест используются в машинном обучении? Z-тест и t-тест — это статистические тесты, обычно используемые при проверке гипотез, чтобы делать выводы о параметрах популяции на основе выборочных данных. Хотя они специально не используются в алгоритмах машинного обучения, они могут быть..

Руководство для начинающих по выбору правильного статистического теста в моделировании машинного обучения Моделирование машинного обучения включает в себя использование статистических тестов для прогнозирования на основе данных. Новичку может быть сложно выбрать правильный статистический тест для своей модели. Этот пост в блоге призван предоставить руководство для начинающих по выбору правильного статистического теста в моделировании машинного обучения. Шаг 1. Определите тип данных..

Если ваши данные следуют нормальному распределению, это здорово, поскольку это позволит вам воспользоваться всеми преимуществами, которые предоставляет нормальное распределение. Но откуда мы знаем, что наши данные следуют нормальному распределению? Вот тут-то и появляется тест Харке-Бера. В этой статье мы узнаем о тесте Харке-Бера, как мы можем применить его к нашим данным в Python с помощью Scipy, немного попрактикуемся и создадим статистическое уравнение теста с нуля. . Что такое..