#регрессионный_анализ — Public Fediverse posts

Теорема Гаусса‑Маркова и ее условия

Теорема Гаусса‑Маркова: Почему метод наименьших квадратов работает? Почему ему можно доверять? И при каких условиях он действительно дает лучшие оценки? В статье разбираю теорему Гаусса‑Маркова, ее условия и что делать, если реальность не идеальна, без сложной математики и больших формул

https://habr.com/ru/articles/1007552/

#линейная__регрессия #теорема_ГауссаМаркова #эконометрика #метод_наименьших_квадратов #математика #математический_анализ #анализ_данных #статистика #статистика_в_it #регрессионный_анализ

Теорема о разбиении регрессоров: делаем CUPED аб-тесты в один шаг

Пишу эту статью для тех, кто уже знаком с CUPED, но ищет больше понимания этого метода и взгляда на него с другой стороны. Здесь я не буду детально объяснять базовый алгоритм CUPED аб-тестирования: про это уже достаточно материала в сети. Основное внимание уделим рассмотрению метода через призму регрессий. Цель статьи - познакомить читателя с теоремой, безумно полезной для понимания работы регрессий, а главное - продемонстрировать, как с помощью этой теоремы проводить CUPED тесты не в три последовательных шага (как в базовом алгоритме), а с помощью одной регрессии.

https://habr.com/ru/articles/843826/

#Теорема_о_разбиении_регрессоров #cuped #абтесты #регрессионный_анализ #регрессия

Теорема о разбиении регрессоров: делаем CUPED аб-тесты в один шаг

Пишу эту статью для тех, кто уже знаком с CUPED, но ищет больше понимания этого метода и взгляда на него с другой стороны. Здесь я не буду детально объяснять базовый алгоритм CUPED аб-тестирования: про это уже достаточно материала в сети. Основное внимание уделим рассмотрению метода через призму регрессий. Цель статьи - познакомить читателя с теоремой, безумно полезной для понимания работы регрессий, а главное - продемонстрировать, как с помощью этой теоремы проводить CUPED тесты не в три последовательных шага (как в базовом алгоритме), а с помощью одной регрессии.

https://habr.com/ru/articles/843826/

#Теорема_о_разбиении_регрессоров #cuped #абтесты #регрессионный_анализ #регрессия

Теорема о разбиении регрессоров: делаем CUPED аб-тесты в один шаг

Пишу эту статью для тех, кто уже знаком с CUPED, но ищет больше понимания этого метода и взгляда на него с другой стороны. Здесь я не буду детально объяснять базовый алгоритм CUPED аб-тестирования: про это уже достаточно материала в сети. Основное внимание уделим рассмотрению метода через призму регрессий. Цель статьи - познакомить читателя с теоремой, безумно полезной для понимания работы регрессий, а главное - продемонстрировать, как с помощью этой теоремы проводить CUPED тесты не в три последовательных шага (как в базовом алгоритме), а с помощью одной регрессии.

https://habr.com/ru/articles/843826/

#Теорема_о_разбиении_регрессоров #cuped #абтесты #регрессионный_анализ #регрессия

Теоретические основы всех популярных алгоритмов машинного обучения и их реализация с нуля на Python

В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею. Помимо этого, в конце каждой темы указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления, а суммарное время прочтения статей ниже составляет более трёх часов !

https://habr.com/ru/articles/804605/

#алгоритмы_машинного_обучения #регрессионный_анализ #lda #наивный_байесовский_классификатор #svm #knn #дерево_решений #ансамбли #pca #кластеризация

Еще раз о регрессе: почему тестирование до сих пор вызывает вопросы?

Писать о регрессе в 2024 году — казалось бы, странная идея: каждый, кто хоть как-то связан с IT-миром, знает, что такое регрессионное тестирование и зачем оно нужно. В каждом курсе, в каждой статье для новичка о нем рассказывается. Вроде бы можно закрыть тему… Но почти каждый раз, когда на собеседовании я задаю вопрос: «Как мне выбрать тесты для регресса?», четкого ответа я не получаю. Это не зависит от уровня тестировщика, его опыта и направления. Из интереса я пристала к разработчикам, аналитикам, менеджерам и архитекторам с этим же вопросом, но получила лишь размытые формулировки и жалобы на то, что мы слишком долго проводим регресс и давно пора все автоматизировать. Такое происходит, потому что с виду простой вопрос содержит множество уровней, о которых обычно нет времени задуматься. Меня зовут Алена Вахтина и я ведущий специалист по тестированию в Лиге Цифровой Экономики. В этой статье постараюсь хотя бы частично рассмотреть такие подводные камни регрессионного тестирования.

https://habr.com/ru/companies/digitalleague/articles/815615/

#тестирование #регрессионное_тестирование #аналитика #регрессионный_анализ #автоматизация_тестирования #регресс

Теоретические основы всех популярных алгоритмов машинного обучения и их реализация с нуля на Python

В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею. Помимо этого, в конце каждой темы указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления, а суммарное время прочтения статей ниже составляет более трёх часов !

https://habr.com/ru/articles/804605/

#алгоритмы_машинного_обучения #регрессионный_анализ #lda #наивный_байесовский_классификатор #svm #knn #дерево_решений #ансамбли #pca #кластеризация

Теоретические основы всех популярных алгоритмов машинного обучения и их реализация с нуля на Python

В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею. Помимо этого, в конце каждой темы указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления, а суммарное время прочтения статей ниже составляет более трёх часов !

https://habr.com/ru/articles/804605/

#алгоритмы_машинного_обучения #регрессионный_анализ #lda #наивный_байесовский_классификатор #svm #knn #дерево_решений #ансамбли #pca #кластеризация