$P=\pi r^2$ to chyba najbardziej znany wzór, będący zarazem rzadko rozumianym 🙂 Choć wzór na pole powierzchni koła, bo o nim tu mowa, znany był już w Starożytnej Grecji, to jego uzasadnienie wcale nie jest łatwe. Jest to zatem świetny temat do wzbogacenia cyklu „Dlaczego?” 🙂 Do dzieła! 🙂 Pole powierzchni koła – wzór $$P=\pi… Read More Dlaczego pole powierzchni koła wynosi π·r²?
Twierdzenie o trzech ciągach! Ola – dzięki za cenny pomysł! Znacząco wzbogacił cykl „Matematyka w obrazkach” 🙂 Pozdrowienia, Mariusz Gromada
Wskaźnik Giniego, który opisałem w części #7 poświęconej krzywej ROC, jest jednym z najważniejszych narzędzi wykorzystywanych w procesie oceny jakości klasyfikacji. Choć krzywa ROC jest ważna i bardzo przydatna, to z mojego doświadczenia wynika, że większość analityków woli wykreślać krzywą Captured Response. Sądzę, że wszyscy intuicyjnie czujemy, że „Gini z ROC” i „Gini z Captured Response”… Read More Wskaźnik Giniego na bazie Captured Response – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 12)
Jestem pewien, że wzór na pole powierzchni trójkąta, tj. $P=\frac{1}{2}ah$, jest znany niemal wszystkim 🙂 Dzieci, będąc we wczesnym wieku szkolnym, poznają podstawy geometrii, w tym długości obwodów i pola powierzchni figur płaskich. Jeśli interesuje cię dlaczego pole powierzchni trójkąta zależy od długości jego podstawy i wysokości na nią opadającej, to jest to wpis dla… Read More Dlaczego pole powierzchni trójkąta wynosi ½·a·h?
Cykl „Matematyka w obrazkach” – część #12 – Devil vs Evil – rozstrzygamy co było pierwsze 🙂 Znasz odpowiedź? Wpisz w komentarzu 🙂 Pozdrowienia, Mariusz Gromada
W części #8 cyklu „Ocena jakości klasyfikacji” pokazałem, że ROC i Captured Response to te same krzywe, które łączy proste przekształcenie liniowe. W bieżącym odcinku #11, należącym również do serii „Tips & Tricks na krzywych”, przedstawię zależność pomiędzy Captured Response i Lift w wariantach: nieskumulowanym i skumulowanym. !!! Uwaga: dla uproszczenia – wszędzie tam, gdzie… Read More Captured Response vs Lift – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 11)
Kilka kolejnych części cyklu „Ocena jakości klasyfikacji” skupi się na poradach i pewnych trickach (czyli seria „Tips & Tricks na krzywych”), które zastosowane do krzywych: Lift, Captured Response, ROC, znacząco pogłębiają ich interpretację. !!! Uwaga: dla uproszczenia – wszędzie tam, gdzie piszę kwantyl, mam na myśli jego rząd !!! Model teoretycznie idealny a prawdopodobieństwo a-priori… Read More Model teoretycznie idealny – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 10)
Cykl „Matematyka w obrazkach” – część #11 – przydatne argumenty w dyskusji 🙂 Pozdrowienia, Mariusz Gromada
Właśnie czytasz część #9 cyklu „Ocena jakości klasyfikacji” – a to oznacza, że posiadasz już sporą wiedzę – i masz ochotę na więcej – gratuluję! 🙂 Korelacja rangowa … czy to wystarczy? W częściach 1-8 skupiałem się na analizie korelacji rangowej. W tym przypadku korelacja rangowa odpowiada na pytanie „jak dobrze uporządkowany jest target w zależności od… Read More Analiza estymacji prawdopodobieństwa – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 9)
Motywacja Niemal w każdej literaturze z zakresu statystycznej analizy danych, czy też ogólnie analizy danych, spotkać można mniej lub bardziej zaawansowane wykorzystanie terminu zmiennej losowej. Jak sama nazwa wskazuje zmienna losowa stosowana jest typowo tam gdzie zachodzi potrzeba systematyzacji pojęcia cechy losowo obserwowanego obiektu, jego atrybutów, czy też posiadanych własności. Na tym proste intuicje jednak… Read More Kilka słów o modelu probabilistycznym – czyli sekrety zmiennych losowych (część 1)
Kontynuując przeglądanie strony, wyrażasz zgodę na używanie przez nas plików cookies. więcej informacji
Aby zapewnić Tobie najwyższy poziom realizacji usługi, opcje ciasteczek na tej stronie są ustawione na "zezwalaj na pliki cookies". Kontynuując przeglądanie strony bez zmiany ustawień lub klikając przycisk "Akceptuję" zgadzasz się na ich wykorzystanie.