Публикации по теме 'probability'


Базовая математика для машинного обучения
РЕДАКТИРОВАТЬ: - Для исчисления прочтите мой пост о матричном исчислении. Есть много причин, по которым математика важна для машинного обучения. Некоторые из них приведены ниже: Выбор правильного алгоритма, который включает рассмотрение точности, времени обучения, сложности модели, количества параметров и количества функций. Выбор настроек параметров и стратегий проверки. Выявление недостаточного и переоборудования путем понимания компромисса смещения и отклонения. Оценка..
Личное исследование: предсказатель великой энергии Ашраэ III
Самостоятельный пример: предсказатель великой энергии Ашрае III Определение проблемы- Чтобы сократить затраты, выбросы и потребление энергии, были сделаны крупные инвестиции в повышение энергоэффективности зданий. Собственник здания оплачивает разницу между фактически использованной энергией и тем, что было бы использовано, если бы не применялись процедуры повышения эффективности. Модель машинного обучения предоставила последние значения. Мы прогнозируем будущий спрос на..
Приквел к машинному обучению — Часть 1
Часть 1. Почему машинное обучение? Термин машинное обучение был придуман в 1959 году Артуром Сэмюэлем, сотрудником IBM и пионером в области компьютерных игр и искусственного интеллекта. Согласно Википедии, машинное обучение (МО) — это область исследований и практики, которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам или машинам обучаться и делать прогнозы или решения на основе данных без явного программирования. Но почему бы не использовать..
Важные распределения в вероятности и статистике
Случайные переменные следуют различным типам распределения в вероятностном пространстве, которое определяет их поведение и помогает в предсказаниях. Содержание: Вступление Гауссово / нормальное распределение Биномиальное распределение Распределение Бернулли Журнал нормального распределения Распределение степенного закона Использование дистрибутивов Вступление Всякий раз, когда мы сталкиваемся с каким-либо вероятностным экспериментом, мы говорим о случайной величине, которая..
Глава вторая: А я вероятность
Вероятность — это то, что мы все сознательно или неосознанно используем в повседневной жизни, но какое отношение имеет вероятность к машинному обучению/глубокому обучению? Что ж, каждый раз, когда мы что-то классифицируем или пытаемся предсказать значение с помощью нейронных сетей или простого SVM, мы на самом деле используем концепцию вероятности, чтобы вывести функцию и вычислить, каким будет предсказанное значение. Итак, давайте начнем с концепций, которые крайне необходимы для..
Условная независимость
Если вы занимаетесь моделированием темы , то вы можете часто слышать об этом термине во многих известных статьях, таких как PLSA, LDA и других. Определение: Две случайные величины X и Y называются независимыми при заданном Z тогда и только тогда, когда p(x,y|z)=p(x|z)*p(y|z) =>(1) Такие люди, как я, не поймут это определение с первого раза, поэтому позвольте мне привести пример для лучшего понимания. p(x,y|z) аналогичен p(x и y|z) x и y независимы, но становятся..
Сила вероятности: использование неопределенности в наших интересах
Введение: Вероятность — это важное понятие, которое играет важную роль в различных аспектах человеческой жизни. Это позволяет нам принимать обоснованные решения, оценивать риски и оптимизировать результаты. Понимание вероятности дает людям возможность ориентироваться в неопределенных ситуациях с большей уверенностью и эффективностью. В этом блоге мы исследуем важность вероятности в жизни человека и углубимся в некоторые примеры из реальной жизни, где ее можно использовать в наших..