Публикации по теме 'statistics'
Прогнозирование покупательского поведения клиентов рейсов
Важной частью работы специалиста по данным является возможность использовать и анализировать данные, чтобы делать прогнозы с помощью машинного обучения, что, в свою очередь, способствует улучшению компании и улучшению ее обслуживания. Я выполнил проект по изучению того, какие переменные влияют на то, что клиент бронирует отпуск, используя набор данных, содержащий информацию о следующих переменных:
Количество пассажиров Торговый канал Тип поездки Покупка ведет Продолжительность..
Простое объяснение байесовского обновления
Интуитивное объяснение того, как обновить свои убеждения с помощью теоремы Байеса
Введение
В моей предыдущей статье мы вывели теорему Байеса из условной вероятности. Если вы не знакомы с теоремой Байеса, я настоятельно рекомендую прочитать эту статью, прежде чем переходить к этой:
Простое объяснение условной вероятности и теоремы Байеса Простое и интуитивно понятное объяснение условной вероятности и теоремы Байеса. pub.towardsai.net..
Как сформулировать и проверить гипотезу для EDA
Это первый шаг перед тем, как вы погрузитесь в моделирование любой проблемы. Сформулировать гипотезу очень важно, так как она задает базовую идею для моделирования и дает вам путь, по которому можно двигаться.
Есть два типа гипотез:
Нулевая гипотеза - обозначается H0. Альтернативная гипотеза - обозначается H1 и противоречит нулевой гипотезе.
Пример-
H0 - цена зависит от спроса.
H1 - цена не зависит от спроса.
Чтобы сформулировать гипотезу по заданному набору..
МЕРА ЦЕНТРАЛЬНОЙ ТЕНДЕНЦИИ
Меры центральной тенденции — это статистические методы определения центрального значения или «типичного» значения набора данных. Эти меры включают среднее значение, медиану и моду.
ИМЕТЬ В ВИДУ
Среднее значение, также известное как среднее, рассчитывается путем суммирования всех значений в наборе данных и деления на количество значений. С математической точки зрения среднее значение набора данных определяется следующей формулой:
mean = (x1 + x2 + x3 + ... + xn) / n
где x1, x2,..
Точность против отзыва: компромисс
Введение
Есть определенные понятия, которые по какой-то непредвиденной причине я не мог вспомнить. Вы можете быть опытным экспертом в области машинного обучения, новичком или кем-то, кто движется к промежуточному этапу, как я. Со мной случались случаи, когда я работал над проектом с несколькими действительно талантливыми людьми. Затем, измеряя производительность модели, кто-то спросил меня о точности, отзыве и бац! Внезапно я в оцепенении. Следовательно, эта статья предназначена..
Линейный дискриминантный анализ (LDA)
Линейный дискриминантный анализ (LDA)
Линейный дискриминантный анализ (LDA) – это метод уменьшения размерности, целью которого является проецирование набора данных в пространство с меньшими размерностями. Линейный дискриминантный анализ также известен как N нормальный дискриминантный анализ (NDA) или дискриминантный функциональный анализ , являющийся обобщением анализа Фишера . сильный > линейный дискриминант.
Как линейный дискриминантный анализ ( LDA ), так и Анализ..
Раскрытие возможностей данных временных рядов с помощью преобразователя временных рядов
Что такое преобразователь временных рядов?
Преобразователь временных рядов (TST) — это современная модель прогнозирования временных рядов, разработанная исследователями из Google и Амстердамского университета. Он основан на архитектуре преобразователя, которая добилась впечатляющих результатов в различных задачах обработки естественного языка.
Одной из ключевых особенностей TST является то, что он может обрабатывать длинные входные последовательности и делать точные прогнозы для..
Новые материалы
Преимущества списков пользователей языка программирования Java?
Java — «Еще один виртуальный ускоритель» появился несколько лет назад. Джеймс Гослинг был первым человеком, создавшим Java в 2008 году. Позже он был спроектирован и разработан Sun Microsystems...
IBM Watson Assistant фокусируется на улучшении обнаружения нерелевантности в новых выпусках
IBM Watson Assistant фокусируется на улучшении обнаружения нерелевантности в новых выпусках
… И на нескольких языках
Введение
В IBM Watson Assistant Dialog Skills можно использовать,..
JSON-методы
Метод 𝗝𝗦𝗢𝗡.𝘀𝘁𝗿𝗶𝗻𝗴𝗶𝗳𝘆() преобразует любой объект или значение javascript в строку JSON.
Обычно мы используем синтаксис 𝗝𝗦𝗢𝗡.𝘀𝘁𝗿𝗶𝗻𝗴𝗳𝘆(𝘃𝗮𝗹𝘂𝗲), однако этот метод принимает 𝟯 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗺𝗲𝘁𝗲 𝗿𝘀 (𝟮 𝗼𝗽𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹)..
Немного об операторах распространения, конструкторах и подобных массивам
Поэтому я задал этот вопрос в своей команде. Что будет на выходе такого кода?
Довольно хорошо, правда? Если вы хотите проверить кого-то, насколько хорошо человек разбирается в спреде, и..
Шаблон проектирования фасада — 3-минутная серия
Обеспечить легкий вход для вашего клиента.
_00 / Концепция
Цель состоит в том, чтобы предоставить конечным пользователям простой интерфейс. Как вашим пользователям, им не нужно знать,..
Забыл пароль Jenkins Обходной путь (август 2023 г.) Windows 11
Найдите config.xml в
%ProgramData%\Jenkins\jenkins\
в config.xml это должно выглядеть примерно так:
<?xml version='1.1' encoding='UTF-8'?>
<hudson>..
Итоги встречи Kubeflow и MLOps — ноябрь 2021 г.
На прошлой неделе мы провели третью встречу Наука о данных, машинное обучение и Kubeflow . Отдельное спасибо нашему спикеру Noelle Silver . В этом сообщении блога мы подведем итоги встречи..