Свързани публикации 'linear-regression'


Пълно ръководство за линейна регресия в Python
В тази статия ще разберем и приложим линейната регресия с помощта на sklearn върху набор от данни за цените на жилищата в Бостън Какво е линейна регресия? Линейната регресия е контролиран алгоритъм за машинно обучение. Предсказва линейна връзка между независима променлива (y) въз основа на дадените зависими променливи (x) . Така, че независимата променлива (y) да има най-ниската цена . Работа на линейната регресия За да обясним работата на линейната регресия ,..
Линейна регресия в Python
Изкуственият интелект сега е гореща тема и почти всеки иска да научи за него, но изкуственият интелект е по-широк термин, състоящ се от много различни видове и техники. Машинното обучение действа като врата към света на изкуствения интелект, то е общата отправна точка, от която хората решават кой поддомейн на AI да изберат и научат. Линейната регресия е първият алгоритъм, който се преподава в машинното обучение, това е лесен алгоритъм за регресия, взет от статистиката. Това е отправна..
Data Canvas: проста линейна регресия
Представете си, че имате кола играчка и искате да знаете колко бързо може да се движи. Имате писта, бутнете леко колата играчка и измерете колко стига. Правите това няколко пъти, като го правите по-трудно и всеки път измервате разстоянието, което изминава. Сега имате куп измервания: колко силно сте бутнали колата и колко далеч е стигнала. В тази ситуация линейната регресия намира магическа формула, която ви помага да предвидите колко далеч ще стигне колата, ако знаете колко силно я..
Линейна регресия на ML модел
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?..
Изчерпателно ръководство за машинно обучение — Част 1a — Функции за загуба
В предишната публикация за линейната регресия премълчах много от подробностите без много обяснения. Една такава подробност беше изборът на нашата функция за загуба — функцията на средната квадратна грешка (mse). В тази публикация ще покажа защо избираме тази конкретна функция и как тя възниква естествено от проблема с линейната регресия. Във всеки проблем с машинно обучение нашата задача е да максимизираме функция, известна като вероятността, която е функция на нашите параметри θ ,..
Cheat Sheet за машинно обучение за интервю с специалист по данни : Линейна регресия Често задавани...
Ето обобщение на често срещаните въпроси за машинното обучение, задавани по време на интервю със специалист по данни. Поддържах измамника възможно най-сбит. Цялото съдържание е ключово знание, което трябва да се помни. Надяваме се, че може да ви послужи като ръководство за подготовка преди вашето интервю за DS! Две основни цели в регресионен проблем Правете прогнози Идентифицирайте въздействието на обяснителните променливи върху целевата променлива Два типа тестове на..
Навигация в линейната регресия: фундаменталната рамка
Линейната регресия не е просто градивен елемент; това е крайъгълният камък, върху който изграждаме нашето разбиране за по-сложни модели. Това е основната техника за машинно обучение, която използва праволинейни връзки за прогнозиране на резултатите. Разбиране на регресията: кратък преглед Регресионният анализ е статистическа техника, която има за цел да моделира връзката между една или повече независими променливи (често наричани предиктори или характеристики) и зависима променлива..