Y como jugar es un arte pero también una ciencia todos salimos ganando, aunque esto signifique entender por qué no se puede hacer saltar la banca de la ruleta a menos que uno sea la banca, claro, que la probabilidad de recibir una escalera real servida es de 0, y que para ganar el loto uno debería estar apostando durante cien mil años.
Así, entre cartas, fichas y tableros Arbiser nos pasea por los trucos, las sutilezas y las paradojas que se presentan a la hora de sentarse a una mesa de juego a pensar solo o acompañado, o de retar a la mente a quemarse las neuronas buscando la solución a un acertijo.
Sin reseñas. Escribe una reseña. Escribe una reseña ×. Divulgacion Cientifica. Consulte stock. Si rechazamos la hipótesis nula en esta situación, entonces afirmamos que la droga tiene algún efecto sobre una enfermedad.
Pero si la hipótesis nula es cierta, entonces, en realidad, la droga no combate la enfermedad en absoluto. Se afirma falsamente que la droga tiene un efecto positivo en una enfermedad.
Error de tipo II:- equivalente a Falsos Negativos FN. El otro tipo de error que ocurre cuando aceptamos una hipótesis falsa nula. Este tipo de error se llama error de tipo II y también se conoce como error de segundo tipo.
Si pensamos de nuevo en el escenario en el que estamos probando una droga, ¿cómo sería un error de tipo II? Un error de tipo II ocurriría si aceptáramos que la droga no tiene efecto sobre la enfermedad, pero en realidad, sí lo tiene. Un ejemplo de la implementación Python de la matriz de confusión.
matshow cm plt. title 'Confusion matrix' fig. colorbar cax ax. xlabel 'Predicted Values' plt. ylabel 'Actual Values' plt. show Matriz de confusión con 3 etiquetas de clase.
Los elementos diagonales representan el número de puntos para los cuales la etiqueta predicha es igual a la etiqueta verdadera, mientras que cualquier cosa fuera de la diagonal fue mal etiquetada por el clasificador.
Por lo tanto, cuanto más altos sean los valores diagonales de la matriz de confusión, mejor, indicando muchas predicciones correctas. En nuestro caso, el clasificador predijo perfectamente las 13 plantas de setosa y 18 de virginica en los datos de prueba.
Sin embargo, clasificó incorrectamente 4 de las plantas versicolor como virginica. También hay una lista de tasas que a menudo se calculan a partir de una matriz de confusión para un clasificador binario ExactitudEn general, ¿con qué frecuencia es correcto el clasificador?
La precisión es una métrica de evaluación común para los problemas de clasificación. Es el número de predicciones correctas hechas como una proporción de todas las predicciones hechas. Tasa de clasificación errónea Tasa de error : En general, con qué frecuencia se equivoca.
PrecisiónCuando predice sí, ¿con qué frecuencia es correcto? Claramente, no deberíamos molestarnos en construir un modelo si no hace nada para identificar la clase B; por lo tanto, necesitamos diferentes métricas que desalienten este comportamiento.
Para ello, utilizamos la precisión y la sensibilidad en lugar de la exactitud. Puedes leer más artículos de Data Science en español aquí 3. ExhaustividadCuando en realidad es un sí, ¿con qué frecuencia predice un sí? La exhaustividad proporciona una mejor manera de evaluar el rendimiento del modelo ante un desequilibrio de clases.
Nos dirá correctamente que el modelo tiene poco valor para nuestro caso de uso. Al igual que la exactitud, tanto la precisión como la exhaustividad son fáciles de calcular y comprender, pero requieren umbrales.
Además, la precisión y la exhaustividad sólo consideran la mitad de la matriz de confusión Puntuación F1La puntuación F1 es la media armónica de la precisión y exhaustividad, donde la puntuación de la F1 alcanza su mejor valor en 1 precisión y exhaustividad perfectas y el peor en 0.
Dado que la media armónica de una lista de números se inclina fuertemente hacia últimos elementos de la lista, tiende en comparación con la media aritmética a mitigar el impacto de los grandes valores atípicos y a agravar el impacto de los pequeños.
Una puntuación F1 castiga más los valores extremos. Idealmente, un puntaje F1 podría ser una métrica de evaluación efectiva en los siguientes escenarios de clasificación:Cuando los Falsos Positivos y la Falsos Negativos son igualmente costosos - lo que significa que se pasan verdaderos positivos o se encuentran falsos positivos - ambos impactan el modelo casi de la misma manera, como en nuestro ejemplo de clasificación de detección de cáncerAñadir más datos no cambia el resultado de manera efectivaLa TN es alta como en las predicciones de inundaciones, predicciones de cáncer, etc.
Un ejemplo de implementación en Python de la puntuación F1. EspecificidadCuando es no, ¿con qué frecuencia predice el no?
Obsérvese que, en conjunto, la especificidad y la sensibilidad consideran la matriz de confusión completa Curva de características operativas del receptor ROC Medir el área bajo la curva ROC es también un método muy útil para evaluar un modelo.
Al trazar la tasa positiva verdadera sensibilidad frente a la tasa de falsos positivos 1 - especificidad , obtenemos la curva de Característica Operativa del Receptor ROC. Esta curva nos permite visualizar el equilibrio entre la tasa de verdaderos positivos y la tasa falsos positivosLos siguientes son ejemplos de buenas curvas ROC.
La línea discontinua sería una suposición aleatoria sin valor predictivo y se utiliza como línea de base; cualquier cosa por debajo de eso se considera peor que una suposición.
xlabel 'False positive rate' plt. show En el ejemplo anterior, la AUC está relativamente cerca de 1 y es mayor de 0,5. Un clasificador perfecto hará que la curva ROC vaya a lo largo del eje Y y luego a lo largo del eje X.
Pérdida logarítmicaLa pérdida logarítmica es la métrica de clasificación más importante basada en probabilidades. A medida que la probabilidad predicha de la clase verdadera se acerca a cero, la pérdida aumenta exponencialmente:Mide el desempeño de un modelo de clasificación en el que la entrada de la predicción es un valor de probabilidad entre 0 y 1.
La pérdida logarítmica aumenta a medida que la probabilidad predicha se aleja de la etiqueta real. El objetivo de cualquier modelo de aprendizaje automático es minimizar este valor.
Por lo tanto, una pérdida logarítmica menor es mejor, con un modelo perfecto teniendo una pérdida logarítmica de 0. Índice JaccardEl índice Jaccard es una de las formas más simples de calcular y averiguar la exactitud de un modelo de clasificación de aprendizaje automático.
Entendamoslo con un ejemplo. El índice Jaccard o coeficiente de similitud Jaccard es una estadística utilizada para comprender las similitudes entre los conjuntos de muestras. Por lo tanto, el índice Jaccard nos da la precisión como -Así que la precisión de nuestro modelo, según el índice Jaccard, se convierte en 0.
Cuanto mayor sea el índice Jaccard, mayor será la precisión del clasificador. Una muestra de implementación en Python del índice Jaccard.
array [0, 1, 2, 5, 6] , np. Gráfico de Kolmogorov SmirnovEl gráfico K-S o Kolmogorov-Smirnov mide el rendimiento de los modelos de clasificación.
Más exactamente, K-S es una medida del grado de separación entre las distribuciones positivas y negativas.
La frecuencia acumulativa de las distribuciones observadas y de las hipótesis se traza en relación con las frecuencias ordenadas.
La doble flecha vertical indica la máxima diferencia vertical. La K-S es si las puntuaciones dividen la población en dos grupos separados en los que un grupo contiene todos los positivos y el otro todos los negativos.
Por otra parte, si el modelo no puede diferenciar entre los positivos y los negativos, entonces es como si el modelo seleccionara casos al azar de la población. El K-S sería 0. En la mayoría de los modelos de clasificación la K-S caerá entre 0 y , y cuanto más alto sea el valor mejor será el modelo para separar los casos positivos de los negativos.
La K-S también puede utilizarse para comprobar si dos distribuciones de probabilidad unidimensionales subyacentes difieren. Es una forma muy eficiente de determinar si dos muestras son significativamente diferentes entre sí. Un ejemplo de la implementación en Python del Kolmogorov-Smirnov. from scipy.
append random. Devuelve estadísticas y valor p. Alfa se define como la probabilidad de rechazar la hipótesis nula dado que la hipótesis nula H0 es verdadera. Para la mayoría de las aplicaciones prácticas, se elige alfa como 0, Puedes leer más artículos de Data Science en español aquí Gráfico de ganancia y elevaciónLa ganancia o el levantamiento es una medida de la eficacia de un modelo de clasificación calculado como la relación entre los resultados obtenidos con y sin el modelo.
Los gráficos de ganancia y elevación son ayudas visuales para evaluar el rendimiento de los modelos de clasificación. Sin embargo, en contraste con la matriz de confusión que evalúa los modelos en toda la población, el gráfico de ganancia o elevación evalúa el rendimiento del modelo en una porción de la población.
Cuanto mayor sea la elevación es decir, cuanto más lejos esté de la línea de base , mejor será el modelo. Por lo tanto, los gráficos de ganancias a veces se denominan quizás de forma confusa "gráficos de elevación", pero son más exactos como gráficos de ascenso acumulativo.
Uno de sus usos más comunes es en el marketing, para decidir si vale la pena llamar a un posible cliente.
Poker Cientifico, filosofía y matemática, adaptación de Frances por John Pokerist, Obra Editada en Santiago de Chile, Imprenta de la Escuela de Ciegos ¿Científicos que se divierten? Claro que sí, como nos invita a divertirnos –y sobre todo a pensar– el experto en computación y juegos Ariel Arbiser en este The game has plenty to teach about making decisions with the cards we've been dealt—on and off the table
Poker científico - Entre cartas,fichas y tableros Arbiser nos pasea por los trucos,la sutilezas y las paradojas que se presentan a la hora de sentarse a una mesa de juego pensar Poker Cientifico, filosofía y matemática, adaptación de Frances por John Pokerist, Obra Editada en Santiago de Chile, Imprenta de la Escuela de Ciegos ¿Científicos que se divierten? Claro que sí, como nos invita a divertirnos –y sobre todo a pensar– el experto en computación y juegos Ariel Arbiser en este The game has plenty to teach about making decisions with the cards we've been dealt—on and off the table
Envios a todo el país Retirá gratis en nuestras sucursales a las 48hs de realizada la compra. Descripción Detalles del producto Reseñas ¿Científicos que se divierten? Claro que sí, como nos invita a divertirnos sobre todo a pensarel experto en computación y juegos Ariel Arbiser en este libro, donde pasa revista a los más diversos entretenimientos que todo el mundo conoce: la lotería, la ruleta, el póker, el Black Jack, el punto y banca, la escoba de Tampoco se quedan atrás los inquietantes y bellos esquemas del juego de la vida, ni el universo en pequeño que simbolizan el ajedrez y sus estrategias.
Y como jugar es un arte pero también una ciencia todos salimos ganando, aunque esto signifique entender por qué no se puede hacer saltar la banca de la ruleta a menos que uno sea la banca, claro, que la probabilidad de recibir una escalera real servida es de 0, y que para ganar el loto uno debería estar apostando durante cien mil años.
Así, entre cartas, fichas y tableros Arbiser nos pasea por los trucos, las sutilezas y las paradojas que se presentan a la hora de sentarse a una mesa de juego a pensar solo o acompañado, o de retar a la mente a quemarse las neuronas buscando la solución a un acertijo. Sin reseñas.
And a poker player! Not just a poker player, but someone for whom poker inspired brilliant insights into human decisionmaking, someone who considered it the ultimate game for approximating the strategic challenges of life.
But looking at Baba Anya, I realize that the battle for support—and the justification for poker as not just a learning tool, but as one of the best tools there is for making decisions that have nothing to do with the game itself—is going to take a bit more fighting.
Poker, to the untrained eye, is easy. Most of us underestimate the skill involved. It just seems so simple: get good cards and rake in the dough. Or bluff everyone blind and rake in the dough once more. We judge the poker player for gambling; we respect the stockbroker for doing the same thing with far less information.
In some ways, poker players gamble less than most. After all, even if they lose an arm, they can still play. Will Knight. Jennifer M.
WIRED Readers. Parker Hall. But the misperception is ingrained in the popular mind for one simple reason. Unlike, say, Go or chess, poker involves betting. And betting involves money. And as soon as that enters the picture, you might as well be playing craps or baccarat—games that truly are gambling.
In every other game in a casino—and in games of perfect information like chess and Go—you simply must have the best of it to win. No other way is possible.
And that, in a nutshell, is why poker is a skilled endeavor rather than a gambling one. Imagine two players at a table. The cards are dealt. Each player must look at her cards and decide whether or not the cards on their own are good enough to bet.
She may also choose to fold throw out her cards and sit this hand out or raise bet more than the big blind. Maybe she has a premium hand. Maybe she has a mediocre hand but thinks she can outplay her opponent and so chooses to engage anyway.
Her reasoning, like her cards, is known only to her. The other player observes the action and reacts accordingly: If she bets big, she may have a great hand—or be bluffing with a bad one.
Each decision throws off signals, and the good player must learn to read them. How do you react to me? This nuance, this back-and-forth, this is why von Neumann saw the answer to military strategy in the cards.
Not because everyone is a gambler, but because to be a winning player, you have to have superior skill, in a very human sense. Indeed, when the economist Ingo Fiedler analyzed hundreds of thousands of hands played on several online poker sites over a six-month period, he found that the actual best hand won, on average, only 12 percent of the time, and less than a third of hands went to showdown meaning that players were skillful enough to persuade others to let go of their cards prior to the end of the hand.
That is, the higher the amount of money for which people played, the greater their actual skill edge. Of course, the rationale goes much deeper. Betting—that bête noire that seems to be such a stumbling block for even rational minds when you try to explain the skilled nature of poker—is actually at the heart of what makes it superior to almost any other game of skill: Betting on uncertainty is one of the best ways of understanding it.
And it is one of the best ways of conquering the pitfalls of our decision processes in just about any endeavor. In his Critique of Pure Reason , the German philosopher Immanuel Kant proposes betting as an antidote to one of the great ills of society: false confidence bred from an ignorance of the probabilistic nature of the world, from a desire to see black and white where we should rightly see gray.
Kant offers the example of a doctor asked to make a diagnosis. But what if he had to bet on it? With something real at stake, he has to reevaluate just how sure of a sure thing his opinion really is. In poker, this certainty gauge is a built-in feature of the game.
How sure are you that you hold the best hand? Your rationale has to be far stronger than that. You begin with the basics: pot odds. How much money do I need to put in, in order to win the pot?
And is that amount justified based on the cards I hold and the cards on the board? Back before my first-ever day playing poker, when I had only the vaguest notion of what the game entailed, I held a somewhat bizarre misconception: I thought that a deck held 54 cards. How do you know how many outs you have—that is, how many cards can conspire to give you the best of it—even if you have the worst of it now?
Myriad concepts stem from this one simple element. Fold too often and your opponent can bluff with impunity. Call too often and you go broke.
And on the flip side, how much—and how often—do you yourself choose to bet? The bigger you bet, the more your opponent risks—but the more you risk too.
Bet small and you can bet more often; but know that your opponent, too, will need to stick around more often to see the next card, to avoid being exploited in turn. Now take it one step further. What cards do you hold? This is the so-called blocker effect. And boy was I proud of that knowledge.
Two percent was nothing! How wrong I was. Very quickly, I learned just what 2 percent feels like—and how powerful it is. Two percent is a hell of a lot. There is a chasm of difference between each percentage point—and that chasm plays out in real time, as you find yourself a bigger winner or loser, depending on which end of the stick you hold.
The betting in poker forces you to pay attention. It forces you to question your thought process. It forces you to recalibrate and rethink, if you want to stay solvent. Sure, you might get lucky a time or two. But eventually, variance will catch up with you. If you keep calling when the odds are against you, if you keep betting when the odds of a fold are slim, that is money you will never reclaim.
When we err, we are much more tolerant than when we think someone else has gone astray. Think of the presidential election. Every media source had polls showing Hillary Clinton winning—and every media source was wrong.
No one was on the receiving end of the subsequent ire more than Nate Silver. But what exactly did Silver say? In his final poll, on November 8, , he gave Clinton a 71 percent chance of winning—and Trump a 29 percent chance.
Twenty-nine percent. And yet most people saw the 71 and read it as certain. The complexity of the alternative is just too taxing to take into account every time we make a judgment. To the vast majority, 71 is synonymous with Clinton was winning.
Would you bet as much on a 71 percent certainty as you would on percent? Or would you then realize that there was a more-than-notable margin of error? Nate Silver is a poker player. In fact, once upon a time, he made quite a tidy living playing online.
And poker has taught him something fundamental about the nature of the world that most of us simply never bother to grasp. Our minds learn when we have a stake, a real stake, in the outcome of our learning.
If we keep betting the wrong amount, we will be punished. But in life, we normally do just that without a single thought. Why did I buy that stock?
Another investor said it was good over lunch. Why did I sell that? Well, he shorted that one and that sounds right to me. We react emotionally rather than looking at the statistics: traders sell winning stocks to lock in the wins—it feels good, even though the numbers say that winners continue to go up in the short term; they hold on to losers to avoid locking in the losses—that would feel bad, even though the numbers say you should cut and run.
Even people who seem like they suffer consequences, like stock traders, are often loath to admit that they were wrong in their certainties. Poker rids you of the habit in a way nothing else quite does—and in so doing, it improves decisions completely unrelated to the game itself.
I did in the past have a habit of investing my statements with perhaps a bit more certainty than they warranted.
The game has plenty to teach about making decisions with the cards we've been dealt—on and off the table El jugador cientifico: por que perdemos al poker, la loteria, la ruleta (Spanish Edition) - Ariel Arbiser - Siglo XXI Editores Ariel Arbiser Siglo XXI EL JUGADOR CIENTIFICO: POR QUE PERDEMOS AL POKER, LA LOTERIA, LA RULETA. USADO, ARIEL ARBISER, 9,00€: Poker científico
| Her reasoning, https://cartasganadoras.info/romekegon/122.php her cards, is Ganancias pasivas only Poker científico cirntífico. And I rise Suerte y fortuna con botes gigantes fall científifo my Piker merits. Agregar a lista de deseos. Cardano lamented one thing, though. La desviación estándar que tiene este factor de habilidad en el resultado para una partida de ajedrez es superior amientras que en otros juegos como la Pokwr no excedieron los 30, sin embargo, el poker mostró un parámetro similar al skat del | Her reasoning, like her cards, is known only to her. The complexity of the alternative is just too taxing to take into account every time we make a judgment. Of course, the rationale goes much deeper. Elige la lista en la que quieres agregar tu producto o crea una nueva lista Cargando, espera por favor Imprescindibles de no ficción Novedades de no ficción Los más leídos de no ficción Recomendados de no ficción Autores destacados Marian Rojas Pedro Baños Rafael Santandreu Formación Idiomas Libros de texto y formación Oposiciones. | Poker Cientifico, filosofía y matemática, adaptación de Frances por John Pokerist, Obra Editada en Santiago de Chile, Imprenta de la Escuela de Ciegos ¿Científicos que se divierten? Claro que sí, como nos invita a divertirnos –y sobre todo a pensar– el experto en computación y juegos Ariel Arbiser en este The game has plenty to teach about making decisions with the cards we've been dealt—on and off the table | ¿Científicos que se divierten? Claro que sí, como nos invita a divertirnos –y sobre todo a pensar– el experto en computación y juegos Ariel Arbiser en este Missing El libro EL JUGADOR CIENTIFICO: POR QUE PERDEMOS AL POKER, LA LOTERIA, LA RULETA de ARIEL ARBISER de segunda mano en Casa del Libro: ¡descubre las mejores | El poker es avalado científicamente como juego de habilidad. Un estudio científico de la Universidad de Heildelberg, en Alemania, determinó Básicamente, se trata de la práctica de clasificar a las personas (normalmente consumidores o clientes, en este caso oponentes de póquer) en Entre cartas,fichas y tableros Arbiser nos pasea por los trucos,la sutilezas y las paradojas que se presentan a la hora de sentarse a una mesa de juego pensar | |
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