#ai #gpt #assitants

Команда Алисы, конечно, супер качественно делает свою работу. Приятно удивляют.

https://youtu.be/riaheepINKw?si=xJQZ7fZ58WrR7AXi

#stats #distributions #lognormal

Введение в подгонку распределений. Почему выбросы логнормального распределения так сильно удалены друг от друга?

youtube.com/watch?v=44D1bd7tQ4w

Статзначимость коэффициентов при регрессии

Вчера спорили с ребятами на работе по поводу статзначимости и как ее считать. После вопроса про оценку значимости коэффициента я ожидал услышать что-то типа бутстрапирования выборки.

Однако, ребята вспомнили интересную формулу из книжки по эконометрике (Jeffrey M. Wooldridge. Introductory Econometrics. A modern approach). Вот та самая формула ниже:

Var(beta_j) = sigma^2 / (SST_j * (1 - R_j^2 )) - уравнение для оценки дисперсии признака j

sigma^2 - дисперсия ошибки

SST_j = sum((x_ij - mean(x_j))^2) - суммарная дисперсия выборки по признаку j

R_j^2 - оценка R^2 от оценки регрессии этого признака j на остальных

При помощи нее мы оениваем дисперсию, и затем можем поглядеть, попадает ли 0 в доверительный интервал, и насколько узок или широк этот самый доверительный интервал.

Но самое интересное еще впереди. Что меня уже зацепило, так это формулировка одной из переменных данной формулы: оценка R^2 от оценки регрессии этого признака j на остальных. Что-то напоминает?

Действительно, это оказался тот самый VIF. Если мы спустимся от этой формулы (в книжке это формула 3.51 на странице 94) ниже на 4 страницы, мы реально увидим переход к этой формулировке:

Var(beta_j) = (sigma^2 / SST_j) * VIF_j

К чему это я: За счет отбора признаков по VIF перед обучением регрессии на них, мы можем добиться повышенной вероятности того, что все наши признаки будут статзначимы для модели. Вот такое небольшое наблюдение.

#ml #statistics

#matching #soundex

https://www.youtube.com/watch?v=UXSYaxuU7Kw

#trading #gpt #timegpt

https://www.youtube.com/watch?v=n3o6Q_R6UYA

#gpt #physics

Так и модель 4о не так плоха в решении задач, оказывается.

https://www.youtube.com/watch?v=m6nZ9h7S7nw

#games #ants

Любителям муравьёв игрушка зайдёт )

https://youtu.be/dc0QGGlZfW0

#gpt #timeseries

https://www.youtube.com/watch?v=2Z2KE7jTnYs

#skipthis

Пополнился мой список вещей, которые не должны существовать:

1) благодарности в книге
2) сноски в книге или статье
3) фраза "withouth further ado"

#intel

Sic transit gloria mundi.

https://3dnews.ru/1111319/the-wall-street-journal-qualcomm-obratilas-k-intel-s-predlogeniem-eyo-kupit

#astronomy

Маск подгадил астрономам.

https://3dnews.ru/1111269/sputnikovaya-set-starlink-ilona-maska-blokiruet-obzor-vselennoy-zayavili-uchyonie

#ai #gpt #llms #math #algebra

https://youtu.be/GdN4MFxLQUU

#harware #ti #gpt

"Энтузиаст модифицировал популярный среди учащихся графический калькулятор Texas Instruments TI-84, встроив в него Wi-Fi-модуль для доступа к интернету и ChatGPT.
Сначала энтузиаст изучил порт связи калькулятора, который обычно используется для передачи образовательных программ между устройствами. Затем он спроектировал собственную печатную плату, названную TI-32. Ключевым компонентом платы стал миниатюрный Wi-Fi-контроллер Seed Studio ESP32-C3 стоимостью около $5. Также он установил дополнительные электронные компоненты для взаимодействия с системами калькулятора.

Для воспроизведения работы ChromaLock потребуется приобрести калькулятор TI-84, микроконтроллер Seed Studio ESP32-C3 и ряд электронных компонентов. Кроме того, придётся изготовить печатную плату по схеме ChromaLock, которая доступна в интернете. Сложность процесса делает его малодоступным для обычных пользователей, но открывает возможности для энтузиастов.

В ходе разработки ChromaLock столкнулся с рядом инженерных проблем, включая несовместимость напряжений и нарушения целостности сигнала. После создания нескольких прототипов ему удалось успешно интегрировать модифицированную плату в корпус калькулятора без видимых внешних изменений, что делает модификацию незаметной при визуальном осмотре."

https://youtu.be/Bicjxl4EcJg

#ecology #law

"Изначально AT&T согласилась изъять кабели со дна в 2021 году, но практически сразу приостановила процесс и наняла девять экспертов, которые в один голос заявили, что никакой угрозы нет. Но в итоге AT&T решила не связываться с защитниками природы. Её представители заявили, что хотя компания уверены в безопасности кабелей, она всё же намерена придерживаться изначальных обещаний, касающихся озера Тахо.

В прошлом году издание The Wall Street Journal провело расследование, выявившее, что AT&T, Verizon и другие американские телеком-компании загрязняют воды и земли США — их кабели со свинцовыми оболочками оставлены без присмотра как на суше, так и под водой. Всего исследователи собрали около 130 образцов с мест пролегания кабелей по всей стране. Оценка состояния почв и воды проводилась несколькими независимыми лабораториями — образцы были признаны токсичными. Всего было выявлено около 2 тыс. кабелей.

Сами операторы утверждали, что многие кабели до сих пор используются, в том числе экстренными службами, и их эксплуатация не противоречит местным законам. Впоследствии против Verizon и AT&T были поданы коллективные иски, где операторов обвинили в сокрытии данных о принадлежащих им токсичных кабелях. А уже в 2024 года проблемой заинтересовалось Агентство по охране окружающей среды США (EPA)"

https://servernews.ru/1111354