Свързани публикации 'linear-regression'
Линейна регресия: Математическа интуиция
От началото на вашето пътуване като специалист по данни, вие обикновено сте свикнали с този алгоритъм за машинно обучение. Линейна регресия, тъй като това е основният и най-важен алгоритъм за машинно обучение, с който обикновено започваме, докато анализираме различни проблеми с регресията.
Както казва думата линейно, линейната връзка между входните променливи (x) и зависимата изходна променлива (y). По принцип линейният регресионен анализ изпълнява задачата за прогнозиране на..
Проста линейна регресия с код на Python
Простата линейна регресия е статистическа техника, използвана за установяване на връзката между две променливи, където едната е независимата променлива, а другата е зависимата променлива. Техниката се нарича „линейна“, защото предполага, че връзката между променливите е права линия. В този блог ще обясним как да извършим проста линейна регресия с код на Python.
Да кажем, че имаме набор от данни с две променливи: X и Y. Искаме да използваме проста линейна регресия, за да разберем как X..
Разбиране на популярния алгоритъм за машинно обучение: линейна регресия
Въведение
Алгоритмите за машинно обучение се превърнаха в жизненоважна част от много индустрии, от здравеопазването до финансите, от маркетинга до развлеченията. В тази статия ще разгледаме популярни алгоритми за машинно обучение, а именно линейна регресия. Ще обясним математическата формула зад алгоритъма и ще предоставим пример, за да илюстрираме как работи всеки алгоритъм. Накрая ще сравним алгоритмите с помощта на матрица на объркване и ще предложим предложения кой алгоритъм може да..
Проста линейна регресия
Проблемите с машинното обучение могат най-общо да бъдат категоризирани в два широки типа:
Регресия : Когато трябва да намерим проста функционална връзка между входните характеристики/променливи. Тази функционална връзка може да бъде някаква математическа функция, т.е. полиномна функция. За напр. даденият набор от данни включва функцията Температури и етикет Потребление на енергия. Задачата на ML е намирането на връзката между тези характеристики, за да се предскаже потреблението..
Разбиране на показателите за регресионна оценка
Въведение:
Линейната регресия е широко използвана статистическа техника за прогнозиране на непрекъснати резултати въз основа на връзката между независими и зависими променливи. За да се оцени ефективността на линеен регресионен модел, се използват различни показатели за оценка. В тази публикация в блога ще проучим и обясним формулите, предимствата, недостатъците и някои общи показатели за оценка на линейната регресия.
Описание на набора от данни:
Наборът от данни за заплатите..
Реализация на линейна регресия от нулата с помощта на Python.
Библиотеката Scikit-Learn е истинско блаженство, когато става въпрос за прилагане на алгоритъм за обучение на модел за машинно обучение. Това е много усъвършенствана библиотека, нашата работа може да бъде съкратена в няколко реда код. Като казах това, винаги вярвам, че познаването на всички алгоритми от нулата и разбирането на математиката и статистиката зад работата на алгоритъма е изключително важно важно.
В тази публикация ще ви покажа как да внедрите прост алгоритъм за линейна..
Линейна регресия
Линейната регресия се счита за основна техника за анализ на статистически данни. Той се използва за определяне на степента на линейната връзка между зависимата променлива, както и една или повече от една независими променливи. Линейната регресия е предимно от два вида, а именно проста линейна регресия и множество линейни регресии. Следователно линейната регресия се опитва да направи връзката на модела в рамките на двете променливи, като ги свърже с линейното уравнение за наблюдение на..
