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..

В предыдущем посте мы рассмотрим, как мы строим проверку гипотез и эксперименты. В этом посте мы начнем рассматривать конкретные методы для этого. Первый метод, который мы собираемся изучить, - это Z-тест. Выборочное распределение перед Z-тестом нам нужно знать, что такое выборочное распределение и как мы можем его построить. Распределение выборки - это вероятностное распределение статистики, полученной из большего числа выборок, взятых из определенной совокупности. Это можно..