Добро пожаловать в мой блог! Если вы хотите связаться со мной:
- Чтобы читать неограниченное количество историй на Medium, обязательно зарегистрируйтесь здесь! 💜
- Чтобы получать обновления, когда я публикую сообщения, подпишитесь на уведомления по электронной почте здесь! 😀
- LinkedIn👔
- Твиттер🖊
- GitHub🖥
- Kaggle🏅
Пожалуйста, найдите категоризированный список моих опубликованных блогов ниже:
Наука о данных и машинное обучение
- Простое объяснение одного горячего кодирования
- 4 метода работы с отсутствующими данными в наборах данных
- Контролировать или не контролировать? Контролируемое и неконтролируемое обучение
- Hyperopt Tutorial: оптимизируйте настройку гиперпараметров
- Истоки логистической регрессии
- Линейная регрессия: градиентный спуск против аналитического решения
- 4 простых метода токенизации ваших данных
- Почему точность — это еще не все: простое объяснение точности и отзыва
- Откуда берутся функции потерь?
- Моделирование объемов велосипедов в Нью-Йорке с использованием обобщенных линейных моделей
- Нарушение линейности с ReLU
Байесовская статистика
- Условная вероятность и теорема Байеса простое объяснение
- Простое объяснение байесовского обновления
- Байесовские шансы
- Байесовское обновление в Python
- Байесовские достоверные интервалы просто объясняются
- Простое объяснение байесовских сопряженных априорных чисел
- Байесовская регрессия с нуля
- Байесовская регрессия с использованием PyMC3
Статистические распределения
- Простое объяснение экспоненциального распределения
- Простое объяснение гамма-распределения
- Простое объяснение распределения хи-квадрат
- Простое объяснение F-распределения
- Простое объяснение бета-распределения
- Простое объяснение геометрического распределения
- Предсказание непредсказуемого: введение в распределение Пуассона
Статистические тесты
- Простое объяснение Z-теста
- Простое объяснение статистического Т-теста
- Хи-квадратный тест на соответствие
- Тест независимости хи-квадрат
- Простое объяснение теста ANOVA
Цепи Маркова
- Простые объяснения цепей Маркова
- Цепи Маркова: многошаговые переходы
- Цепи Маркова: стационарное распределение
- Свойства цепей Маркова
- Простое объяснение скрытых марковских моделей
Разная статистика
- Регрессия Пуассона и обобщенные линейные модели
- Насыщенные модели, девиантность и вывод суммы квадратов
- Доверительные интервалы просто объясняются
- Моменты и моментообразующие функции статистических распределений
- Букварь по комбинациям и перестановкам
- Доверие против интервалов прогнозирования: совершаете ли вы эти дорогостоящие ошибки анализа?
Временные ряды и прогнозирование
- Простое объяснение стационарности временных рядов
- Преобразование Бокса-Кокса для временных рядов
- Сезонность временных рядов
- Разложение временных рядов
- Автокорреляция для анализа временных рядов
- Частичная автокорреляция для анализа временных рядов
- Обзор показателей прогнозирования производительности
- Основные методы прогнозирования временных рядов
- Прогнозирование временных рядов с помощью простого экспоненциального сглаживания
- Прогнозирование временных рядов с помощью экспоненциального сглаживания линейного тренда Холта
- Прогнозирование временных рядов с Холтом Винтерсом
- Как анализировать модель временного ряда с использованием остатков
- Как правильно выполнять перекрестную проверку для временных рядов
- Как прогнозировать временные ряды с помощью авторегрессии
- Как прогнозировать с помощью моделей скользящих средних
- Как прогнозировать с помощью ARIMA
- Как прогнозировать с SARIMA
- Поднимите свое прогнозирование на новый уровень с помощью гармонической регрессии
Оптимизация
- Как решить задачу коммивояжера с помощью имитации отжига
- Имитация отжига с перезапуском
- Раскрытие силы табу-поиска: простое объяснение
- Алгоритм оптимизации подъема в гору: простое руководство для начинающих
- Разрушение комбинаторной оптимизации: почему некоторые проблемы сложны по своей сути
- От биологии к информатике: введение в генетические алгоритмы
- Генетические алгоритмы и задача о рюкзаке: руководство для начинающих
Программная инженерия и информатика
- Назад к BIT-Sics: биты, указатели и память
- Ассемблеры, компиляторы и набор инструкций x86
- Введение в оболочку
- Руководство по SSH для начинающих
- Отладка стала проще: используйте Pytest для отслеживания и исправления кода Python
- Почему вы должны рассмотреть возможность использования Fortran в качестве специалиста по обработке и анализу данных
- От хаоса к постоянству: Docker для специалистов по данным
- Что-то, чего специалисты по данным не могут .gitignore
Карьера
- 3 ключевых момента, чтобы получить работу специалиста по обработке и анализу данных
- 5 ключевых вещей, которые я хотел бы знать, прежде чем приступить к своей первой работе по науке о данных
- Hyperopt Tutorial: оптимизируйте настройку гиперпараметров
