Learn more about Statistics

Интуитивное объяснение экспоненциального скользящего среднего

В анализе временных рядов часто необходимо понять направление тренда последовательности, учитывая предыдущие значения...

Геометрическая интерпретация линейной регрессии в машинном обучении по сравнению с классической статистикой.

Вышеизображенное изображение представляет геометрическую интерпретацию Метода наименьших квадратов (OLS) или Линейной...

Что такое частичное декомпозиция информации и как взаимодействуют характеристики

Когда целевая переменная зависит от нескольких источников информации, важно (и в то же время не тривиально) понять, к...

4 способа количественно оценить толстые хвосты с помощью Python

«Это третья статья в серии о законах степеней и толстых хвостах. В предыдущем посте мы исследовали, как обнаружить за...

Техники отбора и сравнения на практике в Python

Я ставил ёлку с моей женой. Мы спустились в подвал, взяли ёлку, подняли ее наверх и начали собирать снизу вверх. Это ...

Обнаружение степенных законов в реальных данных с помощью Python

Здесь я расскажу, как обнаружить степенные законы на основе данныx измерений с помощью метода максимального правдопод...

Мои статистические данные о жизни Я отслеживала свои привычки в течение года, и это то, что я узнала

Это, вероятно, самый долгий и трудоемкий эксперимент, который я провел в своей жизни. К тому же, у него мало научного...

От линейной алгебры к глубокому обучению за 7 книг (обновление на зиму 2023 года)

В своей первой статье для Towards Data Science я рассказал(а) о своих любимых книгах по машинному обучению, которые о...

Парето, законы власти и толстые хвосты

Статистика - это основа науки о данных и аналитики. Она предоставляет нам мощный инструментарий для объективного отве...

Возвращение к основам регрессия по методу Пробит

Всякий раз, когда мы сталкиваемся с какой-либо задачей, связанной с анализом двоичных результатов, мы часто думаем об...