Свързани публикации 'linear-regression'
Какво е регресия и защо ни е необходима? С регресия на Ридж и Ласо
Когато имаме данни с техните целеви стойности (известен още като контролирано обучение), линейната регресия е прост метод. Това е прост метод за определяне на това доколко една променлива за прогнозиране, X, ще се справи при прогнозирането на друг, количествен отговор, Y.
Приема се, че X и Y имат линейна връзка.
Математически може да се запише като:
където y е прогнозираната количествена променлива и x са предикторите.
Пример преди да се изгубите в математиката
Нека..
Линейна регресия 101
Какво означава написаното по-горе?
Добре... изслушай ме!
Нещата, които сте научили в училище… не са безполезни!
Това може да е противоречиво нещо да се каже, тъй като повечето ученици обичат да викат училищата, че ни учат на „безполезни математически неща“ вместо на „данъци и как да станеш квадрилионер за една седмица“. Но е доста вярно.
Тъй като изучавам все повече и повече за областта на машинното обучение, благодаря за нещата, които научих в училище за първи път през целия си..
Линейна регресия: промяна на играта в машинното обучение
„Линейната регресия“ е широко използвана статистическа техника в машинното обучение, която се използва за установяване на връзка между две или повече променливи. Това е алгоритъм за контролирано обучение, който може да се използва за прогнозиране на непрекъсната изходна променлива въз основа на една или повече входни променливи. В тази статия ще обсъдим подробно линейната регресия, включително нейните видове, примери, код и приложения.
Видове линейна регресия
Има два вида линейна..
Линейна регресия т. 1: Линейна регресия и нейните предположения
Да предположим, че една компания създава нов отдел за анализи и иска да го назначи с анализатори на данни. Сега да предположим, че компанията иска да реши колко да плати на тези нови анализатори. За да направят това, те разглеждат някои въпроси:
Колко печелят на месец анализаторите в други компании? Кои са факторите, влияещи върху месечното им заплащане? Как тези фактори са свързани с месечното заплащане и колко силна е тази връзка? Колко точно тези фактори биха предвидили..
Линейна регресия
Линейната регресия е прост и широко използван статистически метод за прогнозиране на числена стойност въз основа на набор от входни характеристики. Това е популярен алгоритъм, използван в машинното обучение и статистическото моделиране и често е първият алгоритъм, научен от начинаещи.
В тази статия ще изследваме математическите основи на линейната регресия, включително нейните основни уравнения и предположения.
Линейна регресия
Линейната регресия е метод, използван за намиране на..
Проста линейна регресия в машинното обучение с пример
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..
Регресионен анализ на LASSO: какво влияе на отсъствията за учениците от средното училище
За това задание използвахме SAS, за да изпълним контролиран линеен регресионен анализ. Под контролиран имам предвид, че моделът не се опитва да намери връзка между всички предоставени обяснителни променливи, вместо това започва без променливи и използва подход стъпка по стъпка, идентифицирайки променливите, които допринасят най-много.
Докато лекцията беше за подхода LASSO, в предоставения пример за код използваме LAR — регресионен анализ на най-малък ъгъл. Намерих добро обяснение тук..
