Публикации по теме 'statistics'
Уменьшить размеры
Но почему ! Давайте выясним
Уменьшение размерности — самый важный инструмент, который должен быть в кармане специалиста по данным. Это удобно, когда вам приходится иметь дело с большим количеством измерений, и вам трудно с ними справляться.
Некоторые варианты использования
Мы можем использовать алгоритмы уменьшения размерности, чтобы лучше суммировать данные. Методы уменьшения данных также будут полезны при обнаружении аномалий, визуализации многомерных данных, сжатии изображений и т...
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от того, какую технику вы можете использовать, мы пытаемся достичь следующих целей:
Внутри кластера точки должны быть похожи друг на друга. Между двумя кластерами нужно иметь несходство.
В зависимости от того, как мы определяем эти сходства и различия , существует ряд методов, которые можно..
Анализ временных рядов — Объяснение
Каждый день мы открываем погодное приложение на мобильном устройстве и смотрим прогноз погоды или, просматривая новости фондового рынка, просматриваем такие термины, как прогноз для день. Итак, как они предсказывают дневной бум/спад фондового рынка или как они предсказывают погоду на неделю вперед? Анализ временных рядов — один из наиболее распространенных методов, помогающих прогнозировать тенденции в конкретной области или варианте использования. Итак, что такое Анализ временных..
Линейная регрессия не дает наилучших результатов?
This is the third article in ML_Algorithms_A_to_Z Series:
* Which focuses primarily on What to do if Linear Regression is not the right fit? or scenarios when Linear Regression tends to overfit?
Link to previous article 📝:- You can refer to the previous article which covers the 4 fundamental assumptions of Linear Regression basics.
This series can be effectively used as a quick refresher for Data Science Interview preparations as we go from ground-up to Intermediate level..
Покупай, пока не умрешь: понимание пожизненной ценности клиента
Объяснение модели BG/NBD.
Знание того, какую ценность каждый конкретный клиент добавляет вашему бизнесу, имеет решающее значение, не в последнюю очередь потому, что это помогает определить бюджеты на привлечение и удержание клиентов. Модели Lifetime Value для клиентов — полезный инструмент для получения такой информации. Однако кажется, что с ними много путаницы, и, по-видимому, все используют их неправильно . Как мы можем прогнозировать пожизненную ценность и отток клиентов..
«Понимание и применение множественной регрессии»
Эта статья является частью серии:
«Начало работы с машинным обучением: пошаговое руководство »
Множественная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и двумя или более независимыми переменными. Цель множественной регрессии состоит в том, чтобы найти наиболее подходящую линию или кривую (называемую линией или кривой регрессии), которая описывает взаимосвязь между зависимой переменной и независимыми переменными.
Чтобы..
Улучшите свою модель регрессии, используя 5 советов, о которых никто не говорит
Алгоритмы и статистика
Улучшите свою модель регрессии, используя 5 советов, о которых никто не говорит
Обнаружение и решение общих проблем в множественной линейной регрессии более эффективными способами
Пройдите часть-2 этого поста здесь .
Множественная линейная регрессия (MLR), вероятно, является одним из наиболее часто используемых методов для решения бизнес-задач. Тем не менее, многие специалисты по обработке и анализу данных изо всех сил пытаются определить и/или справиться..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..