複数の画像やテキストの解釈 Statistics
指数平滑移動平均の直感的な説明
時間系列分析において、前の値を考慮に入れて、配列の傾向方向を理解する必要がしばしばあります配列内の次の値の近似を行う...
マシンラーニングにおける線形回帰の幾何学的解釈と古典統計学との比較
上記の画像は、最小二乗法(OLS)または線形回帰(古典統計学では同義的に使用される言葉)の幾何学的解釈を示しています見て...
「部分情報分解とは何か、そして特徴がどのように相互作用するのか」
ターゲット変数が複数の情報源に影響を受ける場合、各情報源が全体的な情報にどのように寄与しているかを理解することは重要...
「Pythonで脂肪尾を数値化する4つの方法」
「これはパワーロウとファットテールに関するシリーズの三番目の記事です前回の記事では、実証データからパワーロウを検出す...
「Pythonにおけるサンプリング技術と比較の実践」
私は妻と一緒にクリスマスツリーを組み立てていました私たちは地下室に行って、木を持ち上げて階上に運び、下から上に向かっ...
「Pythonを使って現実世界のデータにおけるべき乗則の検出」
ここでは、最大尤度法を使用して実証データからパワーローを検出する方法を説明しますPythonのサンプルコードも含まれています
私の人生の統計:1年間習慣を追跡し、これが私が学んだことです
これはおそらく私が人生で行った中で最も長くて時間のかかる実験だと思いますその上、科学的な意義はほとんどありません - 人...
「線形代数からディープラーニングまで 7冊の本(2023年冬のアップデート)」
「Towards Data Science」への初めての投稿では、私は線形代数から現代のディープラーニングまで、あらゆる内容をカバーする...
パレート、パワーロー、そしてファットテール
統計はデータサイエンスと分析の基盤ですそれは複雑な問題に客観的に答えるための強力なツールボックスを提供してくれますし...
基本に戻ろう:プロビット回帰
「バイナリの結果を分析するタスクに取り組む際、私達はしばしばロジスティック回帰を手段として考えますそのため、バイナリ...
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