Линейната регресия е един от най-популярните статистически методи, който се използва за прогнозен анализ. Той показва линейна връзка между зависима (y) променлива и една или повече независими (y) променливи. yᵢ = b₀ + b₁xᵢ + ε y = зависима променлива x = независима променлива b₀ = пресечна точка на линията на регресия (степен на свобода) b₁ = коефициент на линейна регресия ε = член на грешката Видове линейна регресия Опростена линейна регресия – При това..

В следващия пример взех под внимание най-високите оценки от JEE, получени от лидера на моя JEE коучинг институт за различни групи магьосници и искам да предскажа най-високия резултат за следващата група, ако същият модел на обучение продължи. Ако начертая графиките между броя на учениците магьосници и съответния най-висок резултат, почти получавам права крива като тази. Но ако трябва да предскажа най-високия резултат за следващата партида, как да направя това? Как да удължа линията?..

Линейната регресия е най-простата форма на класификационен проблем. Имаме много техники за извършване на този тип регресия. Днес ще научим как да използваме API на PyTorch, за да ни помогне да направим тази класификация. Концепция Основната концепция зад линейната регресия е линейното уравнение. Y = m * x + C Където Y,x = точка на линията, m = наклон, C = Y пресечна точка И така, от горното уравнение можем да създадем линия само като намерим оптималните стойности на m,C...

В тази статия ще ви запозная с основната техника за прилагане на модел на линейна регресия за прогнозиране на стойности и/или проблеми с класификацията, използвайки алгоритъма, предложен от от Ясер С. Абу-Мостафа, Малик Магдон-Исмаил, Хсуан-Тиен Линанд в тяхната книга „Учене от данни“. Ще обясня всяка част от кода стъпка по стъпка. И така, ето кода import numpy as np class LinearRegression : def __init__(self): self.weights = 0 def fit(self, X, y):..