Публикации по теме 'statistics'


Нежное введение в ИИ
Сравнение алгоритмов обнаружения рака молочной железы с использованием логистической регрессии (LR) и искусственных нейронных сетей (ANN) Раннее выявление рака жизненно важно для увеличения шансов на выживание пациента. При раннем обнаружении лечение, такое как химиотерапия, может быть назначено как можно скорее, предотвращая метастазирование рака в другие органы и давая людям, у которых диагностирован рак, шанс на выживание. В этом сообщении блога будет обсуждаться и сравниваться..
Оптимизация ваших стратегий с помощью подходов, выходящих за рамки A/B-тестирования
В мире цифрового маркетинга конкуренция жесткая. Каждая компания хочет создать маркетинговую стратегию с наивысшей ценностью — увеличение удержания клиентов, повышение удовлетворенности клиентов или архивирование других бизнес-целей. Однако идеальной маркетинговой стратегии, подходящей для всех клиентов, не существует. Вместо этого мы можем попытаться разработать улучшенную версию нашей маркетинговой стратегии. Вот почему в игру вступает A/B-тестирование. В двух словах, A/B-тестирование..
A/B-тестирование с помощью процедуры Холма ⚖
Несколько постов назад мы говорили об A/B-тестировании с множественными метриками . Мы использовали знаменитую поправку Бонферрони , чтобы контролировать нашу частоту ошибок в семье при выполнении нескольких тестов. Метод Бонферрони широко используется из-за его простоты и широкой применимости. Мы знаем, что его самым большим недостатком является то, что это консервативный тест. Вывод, который выдерживает корректировку Бонферрони, является заслуживающим доверия результатом..
SVD — Разложение по сингулярным значениям с использованием python
Пожалуйста, обратитесь к блокноту — краткая демонстрация сжатия данных с использованием библиотек Python. Здесь я использую SVD для сжатия изображения. Можно использовать одни и те же коды для сжатия любого формата данных/всего, что может быть представлено в виде числовой матрицы. Это связано с PCA — поскольку сжатие — это не что иное, как проецирование исходных данных на главные компоненты. Основные компоненты - это не что иное, как ортогональный набор векторов, которые объясняют..
Введение в MCMC
Что такое приближения Монте-Карло и как работает алгоритм Метрополиса? В наши дни в моде вероятностное моделирование, но когда я впервые узнал о нем, меня всегда беспокоило одно. Многие методы байесовского моделирования требуют вычисления интегралов, и любые рабочие примеры, которые я видел, похоже, использовали распределения Гаусса или Бернулли по той простой причине, что это становится аналитическим кошмаром (или даже трудноразрешимым), если вы попытаетесь использовать что-то более..
Статистика с точки зрения муравья: логистическая регрессия — мощный инструмент прогнозного моделирования
Введение Логистическая регрессия — это статистический метод, используемый для анализа данных и прогнозирования на основе исторических наблюдений. Это популярный инструмент в науке о данных и машинном обучении из-за его универсальности и простоты реализации. В этой статье мы познакомим вас с основами логистической регрессии и объясним, как ее можно использовать для прогнозного моделирования. Логистическая регрессия — это тип регрессионного анализа, который используется для..
Hi,
Hi, Спасибо за отличное исследование. У меня вопрос. Функция потерь $$ \ sum_ {i = 1} ^ N [-ln (- \ frac {(f_i ^ a - f_i ^ p) ²} {\ beta} + 1 + \ epsilon) -ln (- \ frac {N - ( f_i ^ a -f_i ^ n) ²} {\ beta} + 1 + \ epsilon)] $$ это сумма $$ [-ln (- \ frac {(f_i ^ a - f_i ^ p) ²} {\ beta} + 1 + \ epsilon) -ln (- \ frac {N - (f_i ^ a -f_i ^ n) ² } {\ beta} + 1 + \ epsilon)] $$ по каждому измерению i. Находясь в коде, кажется, вы сначала вычисляете $$ \ sum_ {i = 1} ^ N || f_i..