Публикации по теме 'statistics'
BioVinci: инструмент перетаскивания для визуализации данных
Ежедневно появляются огромные объемы биологических данных, ожидающих своей расшифровки. Практически невозможно их проанализировать и визуализировать без написания сложного кода. Как биолог, возможно, вы не сочтете оптимальным использовать свое время для разработки такого кода с нуля.
Вот почему мы создаем BioVinci , мощный, но простой инструмент для анализа и визуализации данных. BioVinci позволяет биологам из влажных лабораторий и биомедицинским исследователям обрабатывать..
Почему информационный критерий Акаике (AIC) является лучшим инструментом, чем ACF и PACF, для выявления отставаний в…
Информационный критерий Акаике (AIC) — это статистический инструмент, используемый для сравнения качества соответствия различных моделей временных рядов с различным количеством лагов. Это мера относительного качества статистической модели с точки зрения ее способности соответствовать данным, избегая переобучения. AIC уравновешивает компромисс между сложностью модели (т. Е. Количеством параметров) и точностью соответствия (т. Е. Способностью объяснить данные).
По сравнению с функцией..
Проверка дрейфа данных — Перед обучением с использованием двухвыборочного теста Колмогорова-Смирнова
Чтобы построить хорошо работающую модель ML, важно убедиться, что данные обучения и данные тестирования имеют одинаковое распределение. Это основное предположение любой модели машинного обучения. Наша цель при построении модели машинного обучения — обобщить ее так, чтобы она работала для всех подмножеств невидимых данных. Вот почему наш обучающий набор данных должен быть объективным представлением тестового набора. Таким образом, мы можем не только сделать наилучшую возможную модель, но и..
В нашем все более цифровом мире данные повсюду. Каждая покупка, а точнее взаимодействие, генерирует огромные объемы данных, которые можно использовать для принятия решений и оптимизации тех или иных процессов. Это свидетельствует о росте науки о данных.
В нашем все более цифровом мире данные повсюду.
Интерпретация коэффициентов модели — Логистическая регрессия для машинного обучения
Когда дело доходит до анализа данных, регрессионный анализ является популярным статистическим методом, используемым для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Двумя наиболее часто используемыми регрессионными моделями являются линейная регрессия и логистическая регрессия. В то время как линейная регрессия полезна для прогнозирования непрерывных результатов, логистическая регрессия используется для прогнозирования бинарных..
Расшифровка разума: психология визуализации данных
Как визуальные эффекты влияют на понимание и принятие решений
В нашем перенасыщенном данными мире, где информация поступает к нам со всех сторон, то, как мы представляем данные, имеет большее значение, чем когда-либо. Окунитесь в захватывающую сферу визуализации данных — сочетание науки и искусства, которое передает идеи через визуальные эффекты. Но задумывались ли вы когда-нибудь, почему одни графики резонируют, а другие нет? В этой статье раскрывается психология, лежащая в основе..
Понимание роли статистики в аналитике данных
Аналитика данных — это процесс изучения, очистки, преобразования и моделирования данных для обнаружения полезной информации, получения выводов и поддержки принятия решений. Он стал краеугольным камнем современного бизнеса, здравоохранения, финансов и многих других областей. В основе анализа данных лежит статистика, которая предоставляет необходимые инструменты и методы для понимания данных. В этой статье мы углубимся в роль статистики в анализе данных, изучим ее значение, ключевые..
