Size: a a a

Machine learning

2021 January 13

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
я хабр после ковида пытаюсь читать аккууратно
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
:))
источник

AF

Aleksey Firstov in Machine learning
Скорее не машинный, а гуманитарный, мне кажется, все складно, но термины это беда
источник

MA

Maksim Aleynikov in Machine learning
А есть кто то с Ростова увлекающийся искусственным интеллектом?
источник

T

TA in Machine learning
Всем привет. Я вот недавно смотрел лекции и ноутбуки по бутстрэпу и заметил, что там интервал считают по перцентилям
источник

T

TA in Machine learning
Разве не надо через z-score интервалы считать?
источник

SS

Sergey Salnikov in Machine learning
z-скор и есть персентили для гауссового
источник

T

TA in Machine learning
Нет, там просто через бутстрэп получают 1000 сэмплов. Находят для каждого сэмпла среднее, и создают список из этих средних. Потом с этих наблюдений (выборочные средние) берут перцентили
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
TA
Разве не надо через z-score интервалы считать?
Зачем?
источник

SS

Sergey Salnikov in Machine learning
если распределение известно, как у гауссового, то его z-скоры можно посчитать по формулам, если нет, то надо строить приближение распределение бутстрапом, потом "z-скоры" смотреть по персентилям
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
Z-score это для нормального, а у вас есть штука, у которой можно удобео отрезать нужные квантили. Никто ж не гарантирует нормальность бутстрэп выборки
источник

T

TA in Machine learning
Dmitry Penzar
Z-score это для нормального, а у вас есть штука, у которой можно удобео отрезать нужные квантили. Никто ж не гарантирует нормальность бутстрэп выборки
А разве ЦПТ не гарантирует нормальность? Или я не совсем понимаю смысл бутстрэпа
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
так, цпт гарантирует нормальность для распределения среднего n величин, когда n велико.
Если вы используете цпт, то вам не надо бутсрэп
источник

YC

Yury Cheremushkin in Machine learning
Ну если ты думаешь, что 1000 семплов достаточно, то можно опираться и на цпт
источник

YC

Yury Cheremushkin in Machine learning
Но скорее нет
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
Так там не 1000 сэмплов
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
там 1000 бутстрэп-реплик, в каждой из которых среднее посчитали
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
https://www.youtube.com/watch?v=isEcgoCmlO0 - можете здесь глянуть
источник

T

TA in Machine learning
Можете поправить если я ошибаюсь плз:

Мы же используем бутстрэп так как ЦПТ гарантирует нормальность. И опираясь на это мы можем считать интервалы и проводить тесты (параметрические).
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
нет, мы его  используем ибо это непараметрический способ получить coonfidence interval
источник