Свързани публикации 'linear-regression'


Ръководство за начинаещи по линейна регресия
За първи път се запознах с линейната регресия през 2011 г. в моята бакалавърска лаборатория по физика, където бяхме помолени да напаснем най-подходящата линия към десет точки на наблюдение, като намерим y = mx + c, така че грешката по оста y да бъде сведена до минимум. Не осъзнавах, че ще използвам по-обща форма на тази техника през идните години! Въпреки че невронните мрежи и дълбокото обучение завладяха света на машинното обучение, линейната регресия остава основният градивен елемент на..
Разбиране на линейната регресия и нейното използване при прогнозиране на непрекъснати променливи.
Линейната регресия е техника за статистическо моделиране, използвана за откриване на връзката между зависима променлива и независима променлива. Той е прост, но мощен и е един от най-използваните алгоритми в машинното обучение. Във финансите се използва за прогнозиране на цените на акциите и лихвените проценти, в здравеопазването се използва за прогнозиране на резултатите на пациентите въз основа на различни фактори, наскоро за анализиране на въздействието на пазарните кампании върху..
Невиждано и задълбочено разбиране на логистичната регресия
Здравейте, аз съм Mayur Gargade, работя като специалист по данни във VisionNLP https://medium.com/visionnlp За да разберете алгоритъма за логистична регресия , ще ви е необходим известен опит в модела на линейна регресия, който е първият модел, използван за изпълнение на задачи за машинно обучение. Моля, прочетете предишния ми блог линейна регресия . Както обсъдихме в предишния блог, линейната регресия се използва главно за анализиране на данни, където нашата променлива на отговор е..
Машинно обучение, контролирано от линейна регресия
Днес ще обсъдим линейната регресия на контролираното машинно обучение. Първо, какво е контролирано машинно обучение? „Контролираното обучение, известно още като контролирано машинно обучение, е подкатегория на „машинно обучение“ и „изкуствен интелект“. Дефинира се чрез използването на етикетирани набори от данни за обучение на алгоритми, които да класифицират данни или да предсказват точно резултатите” -IBM Може да се раздели на два вида проблеми: Ще говорим за линейна регресия...
Машинно обучение с линейна регресия и приличен градиент част 4 (КОДЪТ!!)
И така, ние се впуснахме в това мистериозно пътешествие на линейна регресия и градиент, прилично беше трудно и разбирам, че стига и завършва в тази част, когато превърнах математиката в код като магия, истината за всичко това е, че повечето проблеми с машинното обучение обикновено се решават с библиотеки като numpy keras и tenserflow, библиотеки като тази помагат с някои много дълбоки абстракции и нека бъдем честни, ако помолите някой като мен да направи някои неща без тези библиотеки,..
Прогнозиране на цената с помощта на проста линейна регресия в Python
Казва се, че две променливи, x и y, имат линейна връзка, ако увеличението на една променлива причинява другата променлива да се увеличава или намалява пропорционално, т.е. двете променливи са пряко свързани и ако връзката е начертана на графика, тя трябва да даде ти права линия. Линейните зависимости се представят математически със следната формула. y = mx + c where y - dependent variable x - independent variable m - slope c - y-intercept Един много често срещан пример за линейна..
Изучаване на множествена линейна регресия (част 3): Пример за реклама
използване на Scikit Learn with Python от д-р Алвин Анг Зареждане и поглед Наборът от данни може да бъде намерен тук: https://www.alvinang.sg/s/Advertising.csv https://www.alvinang.sg/s/Multiple_Regression_using_Scikit_Learn_with_Python_by_Dr_Alvin_Ang.ipynb Създайте линейния модел Y ~ Продажби X ~ Телевизия и радио (реклама) Произвеждане на модела Прогнозирайте модела Прогнозиране на модела с помощта на X стойности Има 200 прогнозирани..