​​ Частотный vs байесовский подходы: оцениваем True Positive R | Data Science | Machinelearning [ru]

​​ Частотный vs байесовский подходы: оцениваем True Positive Rate при неполной разметке данных

В этой статье автор расскажет, как на основе серии проверки гипотез получить доверительный интервал, используя под капотом гипергеометрическое распределение, что будет, если скрестить биномиальное распределение с бета-распределением, и как этот гибрид используется в качестве сопряженного априорного распределения для гипергеометрического распределения, а также вы узнаете почему аналитики центра должны расследовать каждый алерт и в случае обнаружения угроз предупреждать клиентов, формируя рекомендации по устранению опасности.

Читать...