Публикации по теме 'statistics'
Рекомендательная система с машинным обучением и статистикой
Пошаговое руководство по созданию совместной фильтрации и рекомендации на основе правил ассоциации с использованием Fastai и Python
Система рекомендаций — это многообещающий подход к повышению продаж на новый уровень за счет предложения правильных продуктов нужным клиентам.
Этот курс начинается с демонстрации основных решений рекомендательных систем в отрасли и гипотез, лежащих в основе основных решений. Затем вы узнаете, как создавать модели совместной фильтрации с помощью fast.ai и..
Интуитивный взгляд на линейную регрессию
Линейная регрессия - самый простой, но эффективный алгоритм машинного обучения
Итак, вы попали сюда после поиска в Интернете, чтобы понять линейную регрессию, и я должен сказать, что ваш поиск здесь заканчивается.
Итак, без дальнейшего ожидания, давайте просто перейдем к нему.
«Обобщение - конечная цель любого алгоритма машинного обучения»
Алгоритмы машинного обучения пытаются решить два основных типа проблем:
Регрессия - прогнозирование непрерывного значения заданной точки..
A/B ⚖ Тестирование с несколькими метриками
Многие литературные ссылки и рекомендации по A/B-тестированию основываются на тестах, основанных на одном единственном сравнении или одной единственной метрике. Некоторые из моих друзей, работающих в сфере технологий, также поделились, что они обычно сосредотачиваются на одной основной метрике при разработке дизайна эксперимента (например, план исследования, расчет размера выборки и т. д.).
Мне любопытно, является ли это обычной практикой в технологической отрасли (особенно в..
Расширенная статистика в машинном обучении: использование передовых методов для улучшенного прогнозирования…
Для повышения точности и эффективности моделей машинного обучения требуются методы Advanced Statistical . Эти передовые технологии меняют профессию от глубокого обучения до обработки естественного языка.
В этом посте мы рассмотрим некоторые из увлекательных передовых статистических подходов, используемых в машинном обучении, и то, как они меняют наши представления о прогнозной аналитике. Являетесь ли вы опытным специалистом по данным или только начинаете, эта статья предоставит вам..
Отличный пост. Я узнал кое-что полезное 😉
Отличный пост. Я узнал кое-что полезное 😉
Объяснение линейной регрессии за 5 минут
Пожалуй, самая фундаментальная модель машинного обучения, которую можно объяснить как можно проще.
Линейная регрессия - один из наиболее широко используемых подходов, используемых для моделирования отношений между двумя или более переменными. Его можно применять где угодно, от прогнозирования продаж для планирования запасов для определения воздействия парниковых газов на глобальную температуру до прогнозирования урожайности на основе количества осадков.
В этом посте мы рассмотрим,..
Создание новой стохастической модели волатильности с нуля (часть 2 из 3)
Введение в модели стохастической волатильности (Хестон) и создание новой модели стохастической волатильности для кластеризации волатильности с использованием данных о ценах на биткойны.
Введение
Термин «стохастический» определяется как случайность, возникающая из основного распределения вероятностей. Стохастические модели волатильности имеют компонент, в котором дисперсия распределяется случайным образом. Используя тот факт, что ценовые движения являются стохастическими, мы можем..
