Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Как бы вы объяснили байесовский вывод человеку, который не знаком со статистикой

На собеседованиях по машинному обучению важно не только знать алгоритмы, но и уметь объяснять их простым языком.

Ключевые идеи байесовского вывода:

✔️ Мы начинаем с предварительных знаний о каком-то явлении (априорная вероятность).
✔️ Затем получаем новые данные, которые обновляют наше мнение.
✔️ Используем формулу Байеса для пересчёта вероятностей.

Представьте, что у вас есть зонт. Утром вы смотрите в окно: если идёт дождь, вероятность, что он продолжится, высокая. Но если в прогнозе написано, что дождь маловероятен, вы пересматриваете свою уверенность. Вы комбинируете предыдущие знания (погоду в это время года) и новые данные (прогноз, вид за окном), чтобы принять решение.

www.tgoop.com/ds_interview_lib/861

1.1K viewsMar 1 at 18:11

Как бы вы объяснили байесовский вывод человеку, который не знаком со статистикой

На собеседованиях по машинному обучению важно не только знать алгоритмы, но и уметь объяснять их простым языком.

Ключевые идеи байесовского вывода:

✔️ Мы начинаем с предварительных знаний о каком-то явлении (априорная вероятность).
✔️ Затем получаем новые данные, которые обновляют наше мнение.
✔️ Используем формулу Байеса для пересчёта вероятностей.

Представьте, что у вас есть зонт. Утром вы смотрите в окно: если идёт дождь, вероятность, что он продолжится, высокая. Но если в прогнозе написано, что дождь маловероятен, вы пересматриваете свою уверенность. Вы комбинируете предыдущие знания (погоду в это время года) и новые данные (прогноз, вид за окном), чтобы принять решение.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований