Статистика

Как вычислить математическое ожидание для дискретных и непрерывных случайных величин и почему оно является средним значением при бесконечном числе наблюдений.

Как градиентный спуск использует производные и шаг обучения для нахождения минимума функции и оптимизации параметров модели.

Как L2-регуляризация помогает бороться с переобучением, добавляя штраф за большие веса модели и улучшая её обобщающую способность.

Как функция потерь и функция стоимости помогают обучать логистическую регрессию, минимизируя ошибку предсказания и обеспечивая выпуклость оптимизационной задачи.

Как коэффициент детерминации помогает оценить качество линейной модели, почему его значение варьируется от 0 до 1 и что означает отрицательное значение.

Плотность распределения вероятностей показывает, как распределена вероятность значений непрерывной случайной величины, и позволяет вычислять вероятность попадания в заданный интервал.

Как найти интерквартильный размах выборки, определить границы выбросов и почему он полезен для анализа разброса данных.

Как логистическая регрессия использует сигмоиду для вероятностного предсказания и решения задач бинарной классификации.

Как применить теорему Байеса на примере автобусов, чтобы вычислить вероятность того, что случайно выбранный новый автобус следует по определенному маршруту.

Статья объясняет центральную предельную теорему (ЦПТ) и показывает, как распределение выборочных средних приближается к нормальному по мере увеличения размера подвыборки.