Работаем со статистическими данными познакомьтесь

Знакомьтесь – Индия (bazil)

работаем со статистическими данными познакомьтесь

Ниже Валентайн приводит три причины, по которым статистические данные Facebook могут отличаться от данных, полученных третьими лицами. Работаем со статистическими данными. Познакомьтесь с данными о росте численности населения планеты земля. Год Население. Работаем со статистическими данными. Познакомьтесь с данными о росте численности населения планеты Земля. год -1млрд.

работаем со статистическими данными познакомьтесь

Оператор — это компонент функциональности обработки, который принимает один или несколько потоков в качестве входных данных, обрабатывает кортежи и атрибуты в потоках, а также создает один или несколько потоков на выходе.

SPL — язык программирования для InfoSphere Streams, представляющий собой язык обработки распределенных потоков данных. Одной из сильных сторон InfoSphere Streams являются наборы инструментальных средств, которые представляют собой коллекции активов, облегчающих разработку решения для конкретной отрасли или функциональности. Их можно включать вместе с их функциональностью в любое приложение InfoSphere Streams. Mining Toolkit позволяет анализировать данные в потоковом приложении в режиме реального времени.

работаем со статистическими данными познакомьтесь

В Streams Mining Toolkit анализ предполагает и использует заранее заданную модель. Поддерживаются разные виды моделей и алгоритмы анализа, такие как классификация, регрессия, кластеризация и ассоциация. Financial Services Toolkit обеспечивает конкурентные преимущества финансовым учреждениям. Internet Toolkit предоставляет средства для извлечения с помощью HTTP текстовых данных из удаленных источников и генерирования из них входного потока.

работаем со статистическими данными познакомьтесь

Поддержка R расширяет аналитические возможности семейства InfoSphere Streams. Краеугольным камнем этого набора является оператор RScript, позволяющий вызывать пользовательский R-сценарий при каждом поступлении кортежа в указанный порт ввода. В частности, он отображает атрибуты каждого кортежа ввода на объекты, которые могут быть использованы в командах R. Затем он запускает сценарий, содержащий команды R, и отображает объекты, которые выводятся из сценария, на атрибуты кортежа вывода.

Валентайн Асейо

Как работает оператор RScript Когда кортеж поступает на указанный входной порт, оператор на основании параметра streamAttributes отображает кортеж ввода на объекты, указанные в параметре rObjects. Оператор запускает сценарий, указанный в параметре rScriptFileName, и обрабатывает результаты.

работаем со статистическими данными познакомьтесь

Оператор использует специальную функцию вывода fromRvalues для отображения значений, созданных операторами вывода в R-сценарии, на атрибуты кортежа вывода. Оператор поддерживает дополнительный порт ввода и принимает атрибут rstring, указывающий имя R-сценария.

Этот сценарий выполняется один. Его можно использовать для обновления или замены аналитического кода в сценариях инициализации или обработки.

Например, можно выполнять команды R, которые обновляют модель анализа, или менять определение функции R.

Знакомьтесь, Александр Иванов – типичный россиянин - Russia Beyond по-русски

Оператор также поддерживает дополнительный порт вывода, используемый для сбора информации об ошибках, возникающих во время работы R-сценария. Кроме того, оператор получает следующие параметры: В пенсионном возрасте большинство людей имеют низкие доходы. Какие ещё характеристики, на ваш взгляд, помогают людям продвинуться в современном российском обществе к высшему классу?

работаем со статистическими данными познакомьтесь

Круг общения, интересы, потребность в самообразовании, трудолюбие и работа в обществе, характер, сила воли. Перестаньте надеяться на власть и государство. Надежда на то, что власти позаботятся о вас — это заведомо провальный путь. В любом, даже самом процветающем государстве, власть преследует свои цели и просто не способна охватить интересы каждого из граждан.

Творите свою жизнь сами, занимайте активную позицию, и не позволяйте кому-то манипулировать вами. Не загоняйте себя в кредитное рабство. Например, пусть на входе имеем единственную переменную Х, тогда из нее можно сделать несколько факторов — [X, X2, X3] — и получим тем самым, как бы это странно вместе ни звучало, полиномиальную линейную модель.

Еще одним отличные примером является преобразования категорийных переменных. Из нее создается сразу три фактора для модели: Зависимая переменная также может содержать как исходные данные — и это будет простой моделью — так и их преобразование.

Причем когда преобразованная зависимая переменная принадлежит к экспоненциальному семейству распределенийто речь уже идет о так называемой обобщенной линейной модели GLM, generalized linear modelк которым в частности относятся нормальная, логистическая, Пуассоновская, экспоненциальная, биномиальная и многие другие модели.

Обобщенные модели очень важны и удобны в использовании, поскольку для них доказаны и параметры сходимости, и качества получаемых оценок, и влияние функционалов разных видов. В идеале старайтесь свести вашу задачу к какой-нибудь GLM-модели.

И здесь уже пришло время вспомнить, что зависимая переменная может иметь очень разную природу. В частности она может быть непрерывной вещественное число, например, вес или вероятность или дискретной. Естественно для разных типов переменных требуются разные модели. Не получится одной и той же моделью предсказывать вероятность ухода клиентов и объем их покупок, даже если влияющие факторы одни и те. Не будем забывать и про случайные ошибки, которые могут иметь разные распределения, оказывая тем самым сильнейшее влияние на модель и метод ее построения.

Например, logit и probit модель внешне устроены совершенно одинаково, принимают одни и те же данные и предсказывают вероятность некоторого события Y при заданных X. Вот только в probit модели ошибки распределены нормально, а в logit модели имеют логистическое распределение. Естественно и результат эти модели дают разный, поэтому не стоит их путать. Функция потерь С формулой модели вроде разобрались, переходим к оптимизируемому функционалу.

И он может быть простым, когда учитывает только функцию потерь, то есть отличие предсказанных моделью значений от фактических. Типичными примерами простых функционалов являются: Этим, конечно, варианты возможных функционалов совсем не ограничиваются.

Знакомьтесь, линейные модели / Хабр

Пожалуй, самым широким классом являются функционалы максимального правдоподобия. Регуляризация Сложный функционал содержит регуляризацию, которая обычно представлена в виде дополнительного регуляризационного слагаемого: Регуляризация предназначена для регулирования сложности модели и ее целью является упрощение модели.

Это, в частности, помогает бороться с переобучением и позволяет увеличить обобщающую способность модели. Типичные примеры регуляризационных функций: И это весьма удобно, когда исходные данные сильно коррелированы. А еще она хорошо дифференцируется, а значит модель можно рассчитать аналитически. Для самой простой линейной регрессии введение аддитивного шума идентично L2-регуляризации, но для других моделей аддитивный шум может давать очень интересный результат.

Dropout Еще один хитрый подход, активно применяемый в нейронных сетях. Проще говоря, мы случайным образом выбираем некоторое подмножество факторов Х и строим модель по ним, а потом выбираем такую модель, которая меньше всех зависит от этой случайности.

Для самой простой линейной регрессии dropout снова аналогичен L2-регуляризации.