#bagging — Public Fediverse posts

Бутстрап и доверительные интервалы: от теории к практике на Python

Привет! Бутстрап — мощный статистический метод, позволяющий оценить распределение выборочных статистик. В Data Science бутстрап применяется в большом спектре задач. В статье я постараюсь понятным языком рассказать про особенности, ограничения и сценарии применения бутстрапа, а также я познакомлю вас с различными схемами бутстрапа: Эфронов интервал (простой, но дает смещенную оценку), интервал Холла (несмещенный за счет центрирования) и t-процентильный интервал (несмещенный, шире других, лучшая асимптотика). Более того, в статье мы реализуем функцию бутстрапа на Python и проведем небольшой эксперимент с помощью разных схем бутстрапирования.

https://habr.com/ru/articles/829336/

#бутстрап #доверительный_интервал #статистика #python #ансамблирование_моделей #random_forest #bagging #аналитика #анализ_данных

Бутстрап и доверительные интервалы: от теории к практике на Python

Привет! Бутстрап — мощный статистический метод, позволяющий оценить распределение выборочных статистик. В Data Science бутстрап применяется в большом спектре задач. В статье я постараюсь понятным языком рассказать про особенности, ограничения и сценарии применения бутстрапа, а также я познакомлю вас с различными схемами бутстрапа: Эфронов интервал (простой, но дает смещенную оценку), интервал Холла (несмещенный за счет центрирования) и t-процентильный интервал (несмещенный, шире других, лучшая асимптотика). Более того, в статье мы реализуем функцию бутстрапа на Python и проведем небольшой эксперимент с помощью разных схем бутстрапирования.

https://habr.com/ru/articles/829336/

#бутстрап #доверительный_интервал #статистика #python #ансамблирование_моделей #random_forest #bagging #аналитика #анализ_данных

Бутстрап и доверительные интервалы: от теории к практике на Python

Привет! Бутстрап — мощный статистический метод, позволяющий оценить распределение выборочных статистик. В Data Science бутстрап применяется в большом спектре задач. В статье я постараюсь понятным языком рассказать про особенности, ограничения и сценарии применения бутстрапа, а также я познакомлю вас с различными схемами бутстрапа: Эфронов интервал (простой, но дает смещенную оценку), интервал Холла (несмещенный за счет центрирования) и t-процентильный интервал (несмещенный, шире других, лучшая асимптотика). Более того, в статье мы реализуем функцию бутстрапа на Python и проведем небольшой эксперимент с помощью разных схем бутстрапирования.

https://habr.com/ru/articles/829336/

#бутстрап #доверительный_интервал #статистика #python #ансамблирование_моделей #random_forest #bagging #аналитика #анализ_данных

'Bagging Provides Assumption-free Stability', by Jake A. Soloff, Rina Foygel Barber, Rebecca Willett.

http://jmlr.org/papers/v25/23-0536.html

#stabilizing #stability #bagging

'Bagging Provides Assumption-free Stability', by Jake A. Soloff, Rina Foygel Barber, Rebecca Willett.

http://jmlr.org/papers/v25/23-0536.html

#stabilizing #stability #bagging

'Bagging Provides Assumption-free Stability', by Jake A. Soloff, Rina Foygel Barber, Rebecca Willett.

http://jmlr.org/papers/v25/23-0536.html

#stabilizing #stability #bagging

'Bagging Provides Assumption-free Stability', by Jake A. Soloff, Rina Foygel Barber, Rebecca Willett.

http://jmlr.org/papers/v25/23-0536.html

#stabilizing #stability #bagging

Бэггинг и случайный лес. Ключевые особенности и реализация с нуля на Python

Далее пойдёт речь про бэггинг и мой самый любимый алгоритм — случайный лес. Не смотря на то, что это одни из самых первых алгоритмов среди семейства ансамблей, они до сих пор пользуются большой популярностью за счёт своей простоты и эффективности, зачастую не уступая бустингам в плане точности. О том, что это такое и как работает, далее в статье.

https://habr.com/ru/articles/801161/

#бэггинг #вставка #случайный_лес #bagging #random_forest #реализация_с_нуля #python #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение

Бэггинг и случайный лес. Ключевые особенности и реализация с нуля на Python

Далее пойдёт речь про бэггинг и мой самый любимый алгоритм — случайный лес. Не смотря на то, что это одни из самых первых алгоритмов среди семейства ансамблей, они до сих пор пользуются большой популярностью за счёт своей простоты и эффективности, зачастую не уступая бустингам в плане точности. О том, что это такое и как работает, далее в статье.

https://habr.com/ru/articles/801161/

#бэггинг #вставка #случайный_лес #bagging #random_forest #реализация_с_нуля #python #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение

Бэггинг и случайный лес. Ключевые особенности и реализация с нуля на Python

Далее пойдёт речь про бэггинг и мой самый любимый алгоритм — случайный лес. Не смотря на то, что это одни из самых первых алгоритмов среди семейства ансамблей, они до сих пор пользуются большой популярностью за счёт своей простоты и эффективности, зачастую не уступая бустингам в плане точности. О том, что это такое и как работает, далее в статье.

https://habr.com/ru/articles/801161/

#бэггинг #вставка #случайный_лес #bagging #random_forest #реализация_с_нуля #python #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение

Бэггинг и случайный лес. Ключевые особенности и реализация с нуля на Python

Далее пойдёт речь про бэггинг и мой самый любимый алгоритм — случайный лес. Не смотря на то, что это одни из самых первых алгоритмов среди семейства ансамблей, они до сих пор пользуются большой популярностью за счёт своей простоты и эффективности, зачастую не уступая бустингам в плане точности. О том, что это такое и как работает, далее в статье.

https://habr.com/ru/articles/801161/

#бэггинг #вставка #случайный_лес #bagging #random_forest #реализация_с_нуля #python #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение

'Bagging in overparameterized learning: Risk characterization and risk monotonization', by Pratik Patil, Jin-Hong Du, Arun Kumar Kuchibhotla.

http://jmlr.org/papers/v24/23-0887.html

#bagging #overparameterized #prediction

On Monday Nov 21st, we'll have another R-ladies book club session 🤗 We will discuss decision trees and bagging 🌲👜 Chapters 9&10 from Hands-on Machine Learning with R.

Want to join us? More info here 👇
https://meetu.ps/e/LCRQs/vb6QR/i

#rstats #rladies #bookclub #RLadiesDenBosch #RLadiesUtrecht #DecisionTrees #bagging #MachineLearning #HandsOnMachineLearningWithR