mstdn.social is one of the many independent Mastodon servers you can use to participate in the fediverse.
A general-purpose Mastodon server with a 500 character limit. All languages are welcome.

Administered by:

Server stats:

12K
active users

#регрессионный_анализ

0 posts0 participants0 posts today
Habr<p>Теорема о разбиении регрессоров: делаем CUPED аб-тесты в один шаг</p><p>Пишу эту статью для тех, кто уже знаком с CUPED, но ищет больше понимания этого метода и взгляда на него с другой стороны. Здесь я не буду детально объяснять базовый алгоритм CUPED аб-тестирования: про это уже достаточно материала в сети. Основное внимание уделим рассмотрению метода через призму регрессий. Цель статьи - познакомить читателя с теоремой, безумно полезной для понимания работы регрессий, а главное - продемонстрировать, как с помощью этой теоремы проводить CUPED тесты не в три последовательных шага (как в базовом алгоритме), а с помощью одной регрессии.</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/843826/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/843826/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B0_%D0%BE_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%B1%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B8_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Теорема_о_разбиении_регрессоров</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/cuped" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>cuped</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%B1%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>абтесты</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>регрессионный_анализ</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>регрессия</span></a></p>
Habr<p>Еще раз о регрессе: почему тестирование до сих пор вызывает вопросы?</p><p>Писать о регрессе в 2024 году — казалось бы, странная идея: каждый, кто хоть как-то связан с IT-миром, знает, что такое регрессионное тестирование и зачем оно нужно. В каждом курсе, в каждой статье для новичка о нем рассказывается. Вроде бы можно закрыть тему… Но почти каждый раз, когда на собеседовании я задаю вопрос: «Как мне выбрать тесты для регресса?», четкого ответа я не получаю. Это не зависит от уровня тестировщика, его опыта и направления. Из интереса я пристала к разработчикам, аналитикам, менеджерам и архитекторам с этим же вопросом, но получила лишь размытые формулировки и жалобы на то, что мы слишком долго проводим регресс и давно пора все автоматизировать. Такое происходит, потому что с виду простой вопрос содержит множество уровней, о которых обычно нет времени задуматься. Меня зовут Алена Вахтина и я ведущий специалист по тестированию в Лиге Цифровой Экономики. В этой статье постараюсь хотя бы частично рассмотреть такие подводные камни регрессионного тестирования.</p><p><a href="https://habr.com/ru/companies/digitalleague/articles/815615/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="ellipsis">habr.com/ru/companies/digitall</span><span class="invisible">eague/articles/815615/</span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>тестирование</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>регрессионное_тестирование</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>аналитика</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>регрессионный_анализ</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>автоматизация_тестирования</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>регресс</span></a></p>
Habr<p>Теоретические основы всех популярных алгоритмов машинного обучения и их реализация с нуля на Python</p><p>В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею. Помимо этого, в конце каждой темы указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления, а суммарное время прочтения статей ниже составляет более трёх часов !</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/804605/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/804605/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>алгоритмы_машинного_обучения</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>регрессионный_анализ</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/lda" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>lda</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%B0%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B1%D0%B0%D0%B9%D0%B5%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>наивный_байесовский_классификатор</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/svm" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>svm</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/knn" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>knn</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B2%D0%BE_%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>дерево_решений</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%B0%D0%BC%D0%B1%D0%BB%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>ансамбли</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/pca" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>pca</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>кластеризация</span></a></p>