Size: a a a

AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]

2020 May 25

V

Violet in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
потому что это в основном статистика
источник

V

Violet in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
если хотите теорвер как таковой - рано или поздно теория меры понадобится. вы зря ее пугаетесь, кстати, она несложная и очень красивая.
источник

М

Манкурт Кобейн... in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
Violet
если хотите теорвер как таковой - рано или поздно теория меры понадобится. вы зря ее пугаетесь, кстати, она несложная и очень красивая.
Хорошо, тогда обязательно доберусь до неё! Спасибо!
источник

V

Violet in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
пожалуйста!
источник

АК

Анатолий Кот... in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
Манкурт Кобейн
Вечерочек всем! Как считаете, насколько важно начать изучение теорвера и статистики с теории меры? Только сейчас узнал о существовании этой штуки, и что это вроде как предтеча теорвера
не обязательно, все основные определения и теоремы из матстата\теорвера можно вывести и без теории меры
источник

М

Манкурт Кобейн... in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
Анатолий Кот
не обязательно, все основные определения и теоремы из матстата\теорвера можно вывести и без теории меры
Какие противоречивые мнения, хех
источник

АК

Анатолий Кот... in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
Анатолий Кот
не обязательно, все основные определения и теоремы из матстата\теорвера можно вывести и без теории меры
пользуясь интерпритацией кокса\джейни
источник

АК

Анатолий Кот... in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
источник

V

Violet in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
Это байесовщина) через теорию меры - классический путь
источник

V

Violet in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
Плюс вот это
источник

V

Violet in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
The laws thus derived yield finite additivity of probability, but not countable additivity. The measure-theoretic formulation of Kolmogorov assumes that a probability measure is countably additive. This slightly stronger condition is necessary for the proof of certain theorems.[citation needed]
источник

АК

Анатолий Кот... in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
Violet
The laws thus derived yield finite additivity of probability, but not countable additivity. The measure-theoretic formulation of Kolmogorov assumes that a probability measure is countably additive. This slightly stronger condition is necessary for the proof of certain theorems.[citation needed]
Циатата джейни:
Working fundamentally with finite sets, we are content fundamentally with finite unions; yet a well-behaved limit to an infinite set may be a convenient simplification, removing intricate but irrelevant details from a finite-set calculation. On the infinite sets thus generated, our finite unions go into countable unions
источник

АК

Анатолий Кот... in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
а вообще у него есть отличная книжка - probability theory the logic of science. Отчасти убечник по теорверу, отчасти критика аксиоматики основанной на множествах
источник

V

Violet in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
Боже, ну нравится вам Байес - используйте этот вывод. Мне нравится Колмогоров, плюс классический курс идет по нему.
источник

АК

Анатолий Кот... in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
Тут дело не в персональных предпочтениях. Вы привели цитату из которой могло создаться впечатление, что из-за отсутствия счетной аддитивности для вероятности вывод является неполноценным или неполным в каком-то смысле. Я просто заметил, что это не так и все.
источник

АК

Анатолий Кот... in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
Лучше расскажите чем теория меры так красива. В универе у меня скорее создалось впечатление, что построение измеримых пространств - это просто промежуточный костыль, который необходим, чтобы обойти парадоксы порождаемые теорией множеств.
источник

V

Violet in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
Анатолий Кот
Лучше расскажите чем теория меры так красива. В универе у меня скорее создалось впечатление, что построение измеримых пространств - это просто промежуточный костыль, который необходим, чтобы обойти парадоксы порождаемые теорией множеств.
Ну видимо, у вас были преподаватели, которые презентовали вам теорию меры как костыль. У меня же были лекторы которые смогли передать студентам простоту и красоту этой теории.
источник

V

Violet in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
Анатолий Кот
Тут дело не в персональных предпочтениях. Вы привели цитату из которой могло создаться впечатление, что из-за отсутствия счетной аддитивности для вероятности вывод является неполноценным или неполным в каком-то смысле. Я просто заметил, что это не так и все.
Тем не менее, вы не доказали, что это не так, а привели цитату откуда-то еще.
источник

EZ

Evgenii Zheltonozhsk... in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
Манкурт Кобейн
Вечерочек всем! Как считаете, насколько важно начать изучение теорвера и статистики с теории меры? Только сейчас узнал о существовании этой штуки, и что это вроде как предтеча теорвера
практический тервер уровня датасаентиста вполне осиливается без меры вообще
источник

EZ

Evgenii Zheltonozhsk... in AI / Big Data / Machine Learning [👮‍♂️ Protected by R2D2 ]
не-математиками никто про нее не рассказывает обычно
источник