Публикации по теме 'linear-regression'
Линейная регрессия: математическая интуиция
С самого начала своего пути специалиста по данным вы привыкли к этому алгоритму машинного обучения. Линейная регрессия, поскольку это основной и главный алгоритм машинного обучения, с которого мы обычно начинаем анализировать различные проблемы регрессии.
Как говорит слово linear, линейная связь между входными переменными (x) и зависимой выходной переменной (y). В основном анализ линейной регрессии выполняет задачу прогнозирования выходной переменной путем моделирования или поиска..
Простая линейная регрессия с кодом Python
Простая линейная регрессия — это статистический метод, используемый для установления взаимосвязи между двумя переменными, где одна является независимой, а другая — зависимой переменной. Этот метод называется «линейным», потому что он предполагает, что связь между переменными представляет собой прямую линию. В этом блоге мы объясним, как выполнить простую линейную регрессию с помощью кода Python.
Допустим, у нас есть набор данных с двумя переменными: X и Y. Мы хотим использовать..
Понимание популярного алгоритма машинного обучения: линейная регрессия
Введение
Алгоритмы машинного обучения стали жизненно важной частью многих отраслей, от здравоохранения до финансов, от маркетинга до развлечений. В этой статье мы рассмотрим популярные алгоритмы машинного обучения, а именно линейную регрессию. Мы объясним математическую формулу алгоритма и приведем пример, иллюстрирующий работу каждого алгоритма. Наконец, мы сравним алгоритмы, используя матрицу путаницы, и предложим, какой алгоритм может быть наиболее подходящим для различных приложений...
Простая линейная регрессия
Проблемы машинного обучения можно разделить на два основных типа:
Регрессия : когда нам нужно найти простую функциональную связь между входными функциями / переменными. Эта функциональная связь может быть некоторой математической функцией, а именно. полиномиальная функция. Например, данный набор данных включает функцию «Температуры» и метку «Потребляемая мощность». Задача машинного обучения - найти взаимосвязь между этими функциями для прогнозирования потребности в энергии при..
Понимание метрик оценки регрессии
Введение:
Линейная регрессия — это широко используемый статистический метод для прогнозирования непрерывных результатов на основе взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными. Для оценки эффективности модели линейной регрессии используются различные метрики оценки. В этом сообщении блога мы рассмотрим и объясним формулы, преимущества и недостатки, а также некоторые общие показатели оценки линейной регрессии.
Описание набора данных:
Набор данных о зарплате состоит из..
Реализация линейной регрессии с нуля с использованием Python.
Библиотека Scikit-Learn — это настоящее блаженство, когда дело доходит до реализации любого алгоритма для обучения модели машинного обучения. Это очень продвинутая библиотека, наша работа может быть сокращена до нескольких строк кода. Сказав это, я всегда считаю, что знание любых алгоритмов с нуля и понимание математики и статистики, лежащих в основе работы алгоритма, является предельным. важный.
В этом посте я покажу вам, как реализовать простой алгоритм линейной регрессии с нуля с..
Линейная регрессия
Линейная регрессия считается фундаментальным методом анализа статистических данных. Он используется для определения степени линейной зависимости между зависимой переменной, а также одной или несколькими независимыми переменными. Линейная регрессия в основном бывает двух типов: простая линейная регрессия и множественная линейная регрессия. Следовательно, линейная регрессия пытается установить модельную связь между двумя переменными, связывая их с линейным уравнением для наблюдения за..
