Это известный алгоритм, который позволяет оценить эффект входной информации на наблюдаемый выходной параметр. Пространство переменных X и Y разбивается на ячейки. Количество заполненных ячеек будет использоваться для оценки вероятностного распределения входных параметров.
Б. Мандельброт даёт следующее определение фракталам: «фракталом называется структура, состоящая из частей, которые в каком-то смысле подобны целому». Существуют различные способы расчёта размерности.
На сегодняшний день наиболее распространёнными методами по оценке качества модели являются критерии Акайке (AIC) и Шварца (BIC). Оба эти критерия построены приблизительно одинаково.
Собрали небольшой словарик часто употребляемых терминов и сокращений специалистами Data Science.
Statistica — универсальная система анализа данных и Data Science, содержащая как классические, так и современные методы анализа данных, доступные пользователям в удобном диалоговом режиме. Содержит более 10 000 аналитических и статистических процедур, включая машинн
В предыдущей заметке мы ознакомились с первой десяткой наиболее популярных опенсорсных проектов.
С каждым годом искусственного интеллекта становится всё больше.
Представьте, что мы построили модель для решения задачи по анализу временных рядов и хотим понять, хорошо ли она работает. Точнее, нам необходимо выбрать из некоторых моделей наилучшую.
Как известно, уменьшение размерности применяется в машинном обучении в двух целях: для визуализации (чтобы данные с большим количеством признаков можно было отобразить в двух- или трёхмерном пространстве) и для уменьшения количества переменных.
В некоторых алгоритмах машинного обучения возникает необходимость в расчёте матрицы вторых производных функции
Будем называть её «гессиан»:
Примером может быть метод Ньютона для оптимизации.
В задачах машинного перевода часто используется модель seq2seq (sequence-to-sequence). Данная модель в режиме тестирования последовательно выдаёт распределения по вероятностям слов на текущем шаге t. Более подробно можно прочитать в предыдущей заметке. Далее я буду предполагать знакомство с этой моделью.
