Сегодня мы рассмотрим то, как реализовать байесовское моделирование и прогнозирование с использованием замечательной библиотеки PyMC3. Байесовские методы — подход к статистическому моделированию, который включает в себя оценку вероятностных распределений параметров модели на основе данных. Читать далее
PyMC3 — МСМС и не только Привет, Хабрахабр! В этом посте уже упоминался PyMC3. Там можно почитать про основы MCMC-сэмплирования. Здесь я расскажу про вариационный вывод (ADVI), про то, зачем все это нужно и покажу на довольно простых примерах из галереи PyMC3, чем это может быть полезно. Одним из таких примеров будет байесовская нейронная сеть для задачи классификации, но это в самом конце. Кому интересно — добро пожаловать! Читать дальше →
Автор статьи: Артем Михайлов В современном мире, где конкуренция между компаниями становится все более жесткой, понимание поведения клиентов и их удержание становятся ключевыми факторами для успешного бизнеса. Одним из важных инструментов в достижении этой цели является анализ данных клиентов и прогнозирование оттока пользователей. Читать дальше →
Тематическое моделирование — подраздел машинного обучения, посвященный извлечению абстрактных «тем» из набора «документов». Каждый «документ» представлен мешком слов, т.е. множеством слов вместе с их частотами. Введение в тематическое моделирование прекрасно описано проф.…