Có thể chỉ là ngẫu nhiên không?
Thuộc phần Thống kê cho machine learning trong hành trình Machine Learning của Coddy. Bài học 43 trên 64.
Năm người đọc với phông chữ sans nhanh hơn năm người đọc với phông chữ serif 6.6 giây. Nếu phông chữ không làm thay đổi gì, thì thời gian bất kỳ đều có thể thuộc nhóm nào. Hãy xáo trộn để mô phỏng điều đó:
rng.permutation(a) trả về một bản sao đã xáo trộn. Lặp lại 1000 lần và giữ lại mọi chênh lệch giả:
serif = np.array([52, 47, 58, 50, 55])
sans = np.array([45, 49, 41, 50, 44])
pooled = np.concatenate([serif, sans])
rng = np.random.default_rng(4)
diffs = []
for i in range(1000):
shuffled = rng.permutation(pooled)
diffs.append(shuffled[5:].mean() - shuffled[:5].mean())Các khoảng cách ngẫu nhiên tập trung quanh 0; khoảng cách thực nằm gần rìa. Đây là một phép kiểm định hoán vị.
Trước khi tin rằng mô hình này tốt hơn mô hình kia, hãy kiểm tra xem việc xáo trộn có hiếm khi tạo ra khoảng cách lớn đến vậy hay không.
Thử thách
Trung bìnhChó học cách ngồi theo hai cách: clicker và treats lưu số buổi huấn luyện của từng chú chó. Đoạn code khởi tạo rng và shuffles.
- Tính chênh lệch thực tế: trung bình của treats trừ trung bình của clicker.
- Gộp
clickerrồi đếntreats; xáo trộnshuffleslần, chia tạilen(clicker), giữ nguyên thứ tự phép trừ cho mỗi chênh lệch giả; không lấy mẫu nào khác. - In chênh lệch thực tế, chênh lệch giả đầu tiên, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất, với 2 chữ số thập phân.
Với những chú chó khác:
Real difference: 3.0
First shuffle: -1.0
Smallest shuffled: -3.33
Largest shuffled: 3.67Tự làm thử
import numpy as np
# Số buổi huấn luyện mỗi chú chó cần để học lệnh "sit"
clicker = np.array([9, 12, 8, 11, 10, 7, 13])
treats = np.array([14, 11, 15, 12, 16, 13])
# Đừng thay đổi các dòng bên dưới
rng = np.random.default_rng(12)
shuffles = 1000
# Viết code của bạn bên dưới
Bài học này có một bài trắc nghiệm ngắn. Bắt đầu bài học để trả lời và theo dõi tiến độ.
Tất cả bài học trong Thống kê cho machine learning
1Giá trị trung tâm và độ phân tán
Giá trị trung bình và trung vịPhân vị và tứ phân vịPhương sai và độ lệch chuẩnMẫu hay tổng thể?Giá trị xuất hiện nhiều nhấtÔn tập: Thời gian giao hàng4Mẫu và tổng thể
Tổng thể và mẫuTrung bình mẫu biến thiênPhân phối mẫuMẫu lớn hơn, ít nhiễu hơnÔn tập: khảo sát một thị trấn2Các phân phối
Biểu đồ tần suất mật độHình dạng của dữ liệuĐường cong chuẩnQuy tắc 68-95-99,7Điểm ZÔn tập: Thời lượng pin8So sánh các nhóm
Biểu đồ hộp theo nhómChênh lệch giữa các giá trị trung bìnhCó thể chỉ là ngẫu nhiên không?Giá trị pKiểm định tÔn tập: Thử nghiệm A/B3Xác suất qua mô phỏng
Xác suất dưới dạng tần suấtLuật số lớnTổng điểm khi gieo xúc xắcGiá trị kỳ vọngXác suất có điều kiệnÔn tập: Tỷ lệ thắng ở quầy xúc xắc6Mối quan hệ
Đọc biểu đồ phân tánTương quanMa trận tương quanBản đồ nhiệt tương quanTương quan không đồng nghĩa với quan hệ nhân quảÔn tập: Kem và mặt trờiTự luyện tập: Trình biên dịch Python online