home.social

#максимальное_правдоподобие — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #максимальное_правдоподобие, aggregated by home.social.

  1. Статистика под капотом LinearRegression: почему мы минимизируем именно квадрат ошибки?

    Все ML-инженеры знают о линейной регрессии. Это та самая база, с которой начинает изучение алгоритмов любой новичок. Но вот парадокс: даже многие «прожженные» инженеры не всегда до конца понимают ее истинную работу под капотом. А именно — какая у «линейки» статистическая связь с Методом Максимального Правдоподобия (MLE) и почему она так сильно «любит» MSE и нормальное распределение . В этой статье мы как раз в этом и разберемся.

    habr.com/ru/articles/964438/

    #Статистика #Максимальное_правдоподобие #Линейная_регрессия #машинное_обучение

  2. Статистика под капотом LinearRegression: почему мы минимизируем именно квадрат ошибки?

    Все ML-инженеры знают о линейной регрессии. Это та самая база, с которой начинает изучение алгоритмов любой новичок. Но вот парадокс: даже многие «прожженные» инженеры не всегда до конца понимают ее истинную работу под капотом. А именно — какая у «линейки» статистическая связь с Методом Максимального Правдоподобия (MLE) и почему она так сильно «любит» MSE и нормальное распределение . В этой статье мы как раз в этом и разберемся.

    habr.com/ru/articles/964438/

    #Статистика #Максимальное_правдоподобие #Линейная_регрессия #машинное_обучение

  3. Статистика под капотом LinearRegression: почему мы минимизируем именно квадрат ошибки?

    Все ML-инженеры знают о линейной регрессии. Это та самая база, с которой начинает изучение алгоритмов любой новичок. Но вот парадокс: даже многие «прожженные» инженеры не всегда до конца понимают ее истинную работу под капотом. А именно — какая у «линейки» статистическая связь с Методом Максимального Правдоподобия (MLE) и почему она так сильно «любит» MSE и нормальное распределение . В этой статье мы как раз в этом и разберемся.

    habr.com/ru/articles/964438/

    #Статистика #Максимальное_правдоподобие #Линейная_регрессия #машинное_обучение

  4. Статистика под капотом LinearRegression: почему мы минимизируем именно квадрат ошибки?

    Все ML-инженеры знают о линейной регрессии. Это та самая база, с которой начинает изучение алгоритмов любой новичок. Но вот парадокс: даже многие «прожженные» инженеры не всегда до конца понимают ее истинную работу под капотом. А именно — какая у «линейки» статистическая связь с Методом Максимального Правдоподобия (MLE) и почему она так сильно «любит» MSE и нормальное распределение . В этой статье мы как раз в этом и разберемся.

    habr.com/ru/articles/964438/

    #Статистика #Максимальное_правдоподобие #Линейная_регрессия #машинное_обучение