Публикации по теме 'statistics'
Точность против отзыва: простая история
В недавнем интервью меня попросили дать строгое определение точности, точности и отзыва. Я уже вспотел, но этот простой вопрос поставил меня в тупик.
Мой интервьюер начал с того, что нарисовал таблицу, для которой я заполнил зеленые и красные метки.
Затем он снова спросил меня: «Используя эти значения, как вы определяете точность и полноту?»
Я ломал голову, вспоминая свои курсы по машинному обучению для бакалавров, чтобы попытаться восстановить знания. Как практик, я постоянно..
5 вероятностных методов выборки обучающих данных в машинном обучении
Соответствующие методы выборки данных имеют значение для обучения хорошей модели.
Выборка данных при обучении моделей — область машинного обучения, которой упускают из виду. Машинное обучение имеет две стороны: моделирование и данные. Оба они одинаково важны, и их следует тщательно учитывать в реальном проекте машинного обучения. Тем не менее, во многих учебниках, статьях, блогах говорится о моделировании, и лишь немногие из них говорят о стороне данных.
Мы используем здесь..
Введение в статистику — часть 2
Логнормальное распределение
построить журнал точек данных (x1, x2, x3,…). например,
x1 => log (x1), x2 => log (x2), x3 => log (x3), тогда график станет косым графиком (либо положительным, либо отрицательным).
Центральная предельная теорема
Если какая-либо конкретная переменная (x) (данные о населении) может принадлежать распределению Гаусса. по конкретной переменной случайным образом выбирают выборки размером ›= 30.
{x1, x2, x3, x4, x5 — выборки; s1 — s30 точек данных; x̄1 -..
Случайный лес
Понимание случайного леса
Случайно , выбирается без метода или сознательного решения , Лес, коллекция деревьев , представляет собой ансамблевый метод обучения для задач классификации и регрессии. Это набор множества деревьев решений.
Прежде чем мы попытаемся понять случайный лес, давайте разберемся с ансамблевым обучением.
ансамблевое обучение
Ансамблевое обучение — это метод машинного обучения, который объединяет несколько базовых моделей для создания одной оптимальной..
Цифровая трансформация с использованием ИИ в возобновляемой промышленности (солнечная энергия) — Часть 8
Mlops и сложности после развертывания
Содержание:
Что такое дрейф модели и дрейф данных? В солнечной электростанции возможны дрейфы Типы статистических методов для измерения Проблемы в данных завода Запланированный тест графика Обработка пропавших без вести в середине временного ряда Обработка дрейфа данных из-за планового технического обслуживания предприятия Ссылка
В предыдущем разделе мы видели Разработка архитектуры данных. Теперь пришло время перейти на..
Предсказательный сон моей мамы о моей семье до ее смерти — Расчет вероятности жизни…
В 2017 году, за несколько месяцев до смерти моей мамы, моей маме приснился сон, что в ближайшее время у нас с женой будет семья, состоящая из трех дочерей. Я подумал, что это предсказание сна является интересным исследованием «предсказания жизненных событий», поэтому я решил написать об этом и синтезировать это с основными концепциями математики и статистического моделирования. По сути, прочитав эту статью, вы научитесь создавать простые статистические модели для определения..
«Демистификация анализа главных компонентов: подробное руководство»
Уважаемый [Подписчик/Подписчик],
Код практической реализации
100-days-of-machine-learning/day47-pca/pca_step_by_step (1).ipynb на главной ·… Внести свой вклад в campusx-official/100-days-of - разработка машинного обучения путем создания учетной записи на GitHub. github.com
pca-demo-1 Исследуйте и запускайте код машинного обучения с помощью Kaggle Notebooks | Использование данных Digit Recognizer..
Новые материалы
ИИ для общего блага, часть вторая
В нашем последнем блоге мы исследовали возможности ИИ для общего блага, указав на несколько инициатив по поиску действенных решений для продвижения справедливых и беспристрастных систем ИИ. По..
Время расцвета закончилось
Большую часть своей карьеры в индустрии программного обеспечения программисты работали с головой в песок.
Успех в отрасли требует навыков презентации и обучения других.
Ценность улучшенных..
Будущее сельского хозяйства: новый уровень производительности с современными технологиями
По мере роста населения мира растет и спрос на продукты питания. Фермеры сталкиваются с растущим давлением необходимости повышать урожайность и максимизировать производительность, манипулируя..
Состояние совместной фильтрации в 2022 году, часть 1
ResBeMF: Улучшение прогнозируемого охвата совместной фильтрации на основе классификации (arXiv)
Автор: Анхель Гонсалес-Прието , Авраам Гутьеррес , Фернандо Ортега , Рауль Лара-Кабрера..
Зачем изучать PYTHON в 2022 году !
Python — востребованный, доступный язык программирования с активным, постоянно растущим сообществом пользователей. Для тех, кто хочет сменить профессию в мире технологий с помощью..
Решение капч с помощью Puppeteer
Это руководство предназначено для текстовых кодов, а не для reCAPTCHA Google (см. конец этого сообщения).
Требования:
Антикапча или любой другой сервис по разгадыванию капчи. Модуль..
7 встроенных библиотек Python, которые необходимо знать
7 встроенных библиотек Python, которые необходимо знать
Стандартная библиотека Python значительно упрощает жизнь программистов, предоставляя широкий набор функций. Мы выбираем несколько..