Hjem Personlig finansiering Kigger på grundlaget for statistik, maskinlæring og matematiske metoder i datalogi - dummies

Kigger på grundlaget for statistik, maskinlæring og matematiske metoder i datalogi - dummies

Indholdsfortegnelse:

Video: Adam & Noah | KLOGSKAB Tour | Fuldt Show | 2018 2025

Video: Adam & Noah | KLOGSKAB Tour | Fuldt Show | 2018 2025
Anonim

En del af Data Science for Dummies Cheat Sheet > Hvis statistikker er blevet beskrevet som videnskaben om at udlede indsigt fra data, hvad er forskellen mellem en statistiker og en datavidenskabsmand? Godt spørgsmål! Selvom mange opgaver inden for datalogi kræver en ret smule statistisk viden, er omfanget og bredden af ​​en datavidenskabers viden og færdighedsbase adskilt fra en statistiker. Kerneforskellene er beskrevet nedenfor.

Kompetencekompetence:
  • En af kerneegenskaberne hos datavidenskabsmænd er, at de tilbyder en sofistikeret grad af ekspertise inden for det område, som de anvender deres analysemetoder. Datavidenskabsfolk har brug for dette, så de virkelig kan forstå konsekvenserne og anvendelserne af de dataindtryk, de genererer. En datavidenskabsmand skal have tilstrækkelig fagkompetence til at kunne identificere betydningen af ​​deres resultater og selvstændigt afgøre, hvordan man skal fortsætte i analysen.

    Derimod har statistikerne normalt en utrolig dyb viden om statistik, men meget lidt ekspertise inden for de emner, som de anvender statistiske metoder på. Det meste af tiden er statistikere forpligtet til at konsultere eksterne fageksperter for virkelig at få et godt greb om betydningen af ​​deres resultater og for at kunne bestemme den bedste måde at komme videre i en analyse.

    Matematiske og maskinelle indlæringsmetoder:
  • Statistikere er mest afhængige af statistiske metoder og processer, når de får indblik i data. I modsætning hertil er dataforskere forpligtet til at trække fra en lang række teknikker til at udlede dataindsigt. Disse omfatter statistiske metoder, men omfatter også metoder, der ikke er baseret på statistik - som dem, der findes i matematik, klynger, klassificering og ikke-statistiske maskinindlæringsmetoder. Se vigtigheden af ​​statistisk knowhow

Du behøver ikke at gå ud og få en grad i statistik til at udøve datalogi, men du skal i det mindste lære mig nogle af de mere grundlæggende metoder, der bruges i statistisk data analyse. Disse omfatter:

Lineær regression

  • : Linjær regression er nyttig til modellering af relationerne mellem en afhængig variabel og en eller flere uafhængige variabler. Formålet med lineær regression er at opdage (og kvantificere styrken af) vigtige korrelationer mellem afhængige og uafhængige variabler. Tidsserieanalyse:

  • Tidsserieanalyse indebærer analyse af en samling af data om attributværdier over tid for at forudsige fremtidige forekomster af foranstaltningen baseret på de tidligere observationsdata. Monte Carlo-simuleringer:

  • Monte Carlo-metoden er en simuleringsteknik, du kan bruge til at teste hypoteser, generere parameteroverslag, forudsige scenarieresultater og validere modeller. Metoden er kraftfuld, fordi den kan bruges til meget hurtigt at simulere hvor som helst fra 1 til 10.000 (eller flere) simuleringsprøver til alle processer, du forsøger at evaluere. Statistik for rumlige data:

  • En grundlæggende og vigtig egenskab for rumlige data er, at det ikke er tilfældigt. Det er rumligt afhængigt og autokorreleret. Når du modellerer rumlige data, undgå statistiske metoder, der antager, at dine data er tilfældige. Kriging og krige er to statistiske metoder, som du kan bruge til at modellere rumlige data. Disse metoder giver dig mulighed for at producere prædiktive overflader til hele studieområder baseret på sæt af kendte punkter i geografisk rum. Arbejde med gruppering, klassificering og maskinindlæringsmetoder

Maskinindlæring er anvendelsen af ​​beregningsalgoritmer til at lære af (eller udlede mønstre i) rå datasæt.

Clustering er en bestemt type maskinindlæring - ikke-overvåget maskinindlæring, for at være præcis, hvilket betyder at algoritmerne skal lære af umærkede data, og som sådan skal de bruge inferentielle metoder til at opdage korrelationer. Klassificering

på den anden side hedder overvåget maskinindlæring, hvilket betyder, at algoritmerne lærer fra mærkede data. Følgende beskrivelser introducerer nogle af de mere grundlæggende klyngnings- og klassifikationsmetoder: k-means clustering:

  • Du implementerer i almindelighed k-middelalgoritmer til at opdele datapunkter i et datasæt i klynger baseret på nærmeste middelværdier. For at bestemme den optimale opdeling af dine datapunkter i klynger, således at afstanden mellem punkter i hver klynge minimeres, kan du bruge k-means clustering. Nærmeste naboalgoritmer:

  • Formålet med en nærmeste naboanalyse er at søge efter og lokalisere enten et nærmeste punkt i rummet eller en nærmeste numerisk værdi afhængigt af den attribut, du bruger til sammenligningsgrundlag. Estimering af kernetæthed:

  • En alternativ måde at identificere klynger på i dine data er at bruge en densitetsudjævningsfunktion. Kerneldensitetsestimering (KDE) virker ved at placere en kernel en vægtningsfunktion, der er nyttig til kvantificering af tæthed - på hvert datapunkt i datasættet, og summere kernerne for at generere et kernetæthedsskøn for det samlede område. At holde matematiske metoder i blandingen

Der bliver meget sagt om værdien af ​​statistikker i praksis inden for datalogi, men anvendt matematiske metoder nævnes sjældent. For at være ærlig er matematik grundlaget for alle kvantitative analyser. Dens betydning bør ikke undervurderes. De to følgende matematiske metoder er særligt nyttige inden for datalogi.

Multikriterier beslutningstagning (MCDM):

  • MCDM er en matematisk beslutningsmodelleringsmetode, som du kan bruge, når du har flere kriterier eller alternativer, som du samtidig skal vurdere, når du træffer en beslutning. Markov-kæder

  • : En Markov-kæde er en matematisk metode, der kæder sammen en række tilfældigt genererede variabler, der repræsenterer nutidstilstanden, for at kunne modellere, hvordan ændringer i nutidstilværdier påvirker fremtidige tilstande.

Kigger på grundlaget for statistik, maskinlæring og matematiske metoder i datalogi - dummies

Valg af editor

Hvordan man behandler PHR / SPHR eksamensspørgsmål, du ikke ved - dummier

Hvordan man behandler PHR / SPHR eksamensspørgsmål, du ikke ved - dummier

Vil du uundgåeligt komme ind på et spørgsmål (eller et par) på PHR eller SPHR eksamen, hvor du simpelthen ikke vil vide svaret. Vær ikke overrasket, når du støder på en. Bliv rolig og tag ikke panik. Her er nogle strategier til at håndtere det ukendte: Stol på dit første instinkt. Prøv ikke at overtale spørgsmålet. Hvis du ...

Sammenligner PHR og SPHR-eksamenerne - dummier

Sammenligner PHR og SPHR-eksamenerne - dummier

Med den rette eksamen, enten PHR eller SPHR, har en effekt på mere end blot at gøre forberedelsesprocessen mindre stressende. Valg af den relevante test kan også påvirke dit fremtidige job og indtjeningspotentiale. Tænk på at ansøge om et HR-job på højt niveau, der kræver eksponering, erfaring og problemløsning i forretningsadministration og ...

Hvordan man håndterer svardistraherende på PHR / SPHR-eksamenerne - dummier

Hvordan man håndterer svardistraherende på PHR / SPHR-eksamenerne - dummier

Ud over de to gode svar valg, har et spørgsmål om PHR eller SPHR eksamen normalt også distraktorer. Distraktorer kan dukke op på et par forskellige steder: I spørgsmålstammen: Denne fremmede information er ikke relevant for det korrekte svar. I et af de fire svar valg: Nogle distractorer er svar baseret på ...

Valg af editor

I nogle organisationer, de operationelt anerkendte måneder tilbage en skattemåned fra en dato i Excel - dummies

I nogle organisationer, de operationelt anerkendte måneder tilbage en skattemåned fra en dato i Excel - dummies

Start ikke den 1. og slut den 30. eller 31. december. I stedet har de bestemte dage, der markerer begyndelsen og slutningen af ​​en måned. For eksempel kan du arbejde i en organisation, hvor hver skattemåned begynder den 21. og slutter den 20. ..

Roterende celledata i Excel 2007 - dummies

Roterende celledata i Excel 2007 - dummies

Brug retningsknappen på fanen Startside i Excel 2007 for at rotere data i celler. Du kan rotere data med uret, mod uret eller lodret. Brug dialogboksen Formaterceller til at indstille en mere præcis retning ved at angive antallet af grader for at rotere teksten. For at rotere celledata skal du følge disse trin: Vælg ...

Række højde og kolonne bredde i Excel 2013 - dummies

Række højde og kolonne bredde i Excel 2013 - dummies

Hver kolonne i et regneark starter med samme bredde , som er 8. 43 tegn (baseret på standard skrifttype og skriftstørrelse), medmindre du har ændret standardindstillingen. Det er cirka syv cifre og enten et stort symbol (f.eks. $) Eller to små (som decimaler og kommaer). Du kan definere standard ...

Valg af editor

Opret din første MindManager-kort - dummies

Opret din første MindManager-kort - dummies

Oprettelse af kort er hvad MindManager handler om, men at oprette et nyttigt kort kan tage lidt indsats og kreativ energi. Du vil bruge kort, der allerede er startet, kaldet skabeloner, når det er muligt. Opret dit første kort - et øvelseskort - ved at åbne dit MindManager-program og følg disse trin: 1. Klik på Learning ...

Crystal Reports 10: Forståelse af objektforbindelse og indlejring (OLE) - dummies

Crystal Reports 10: Forståelse af objektforbindelse og indlejring (OLE) - dummies

Formålet med en rapport er at præsentere databasedata for brugere i en form, der er let at forstå. Crystal Reports giver dig alle de værktøjer, du har brug for til at gøre det. Nogle gange vil du dog have en rapport, der gør mere end bare til stede databasedata. Du kan muligvis inkludere tekst fra et ord ...

Dag Trading Bitcoin versus Fiat - dummies

Dag Trading Bitcoin versus Fiat - dummies

Dagens handel handler om at købe og sælge finansielle instrumenter - som bitcoin - inden for samme handelsdag. Fiat valuta refererer til en national regering lovligt betalingsmiddel. Ved hjælp af bitcoin kan du handle på flere forskellige måder. Den mest oplagte handelsform byder bitcoins til og fra en hvilken som helst af de lokale valutaer den ...