Публикации по теме 'linear-regression'


Прогнозирование обменного курса: машинное обучение с 5 моделями регрессии
После очистки и визуализации данных в этой части развертывается машинное обучение, чтобы найти лучшую линию, которая соответствует всем точкам данных, в качестве подготовки к прогнозированию в заключительной части. Если вы пропустили мою 1-ю часть этого сквозного проекта о прогнозировании обменного курса, не стесняйтесь проверить ее здесь . Подводя итоги, этот проект направлен на анализ исторической модели обменных курсов валют разных стран по отношению к доллару США и,..
Руководство по линейной регрессии для новичков
Впервые я познакомился с линейной регрессией в 2011 году в моей студенческой лаборатории по физике, где нас попросили подогнать линию наилучшего соответствия к десяти точкам наблюдения, найдя y = mx + c, чтобы минимизировать ошибку по оси y. Вряд ли я понимал, что буду использовать более общую форму этой техники в ближайшие годы! Хотя нейронные сети и глубокое обучение штурмом захватили мир машинного обучения, линейная регрессия остается фундаментальным строительным блоком прогнозной..
Понимание линейной регрессии и ее использование в прогнозировании непрерывных переменных.
Линейная регрессия — это метод статистического моделирования, используемый для обнаружения взаимосвязи между зависимой переменной и независимой переменной. Он простой, но мощный и является одним из наиболее часто используемых алгоритмов в машинном обучении. В финансах он используется для прогнозирования цен на акции и процентных ставок, в здравоохранении он используется для прогнозирования результатов лечения пациентов на основе различных факторов, в последнее время для анализа влияния..
Невидимое и глубокое понимание логистической регрессии
Здравствуйте, меня зовут Маюр Гаргаде, я работаю специалистом по данным в VisionNLP https://medium.com/visionnlp Чтобы понять алгоритм логистической регрессии , вам потребуются некоторые сведения о модели линейной регрессии, которая является первой моделью, используемой для выполнения задач машинного обучения. Пожалуйста, прочтите мой предыдущий блог линейная регрессия . Как мы обсуждали в предыдущем блоге, линейная регрессия в основном используется для анализа данных, где наша..
Машинное обучение с учителем линейной регрессии
Сегодня мы поговорим о линейной регрессии контролируемого машинного обучения. Прежде всего, что такое контролируемое машинное обучение? Обучение с учителем, также известное как машинное обучение с учителем, является подкатегорией «машинного обучения и искусственного интеллекта . Он определяется использованием размеченных наборов данных для обучения алгоритмов, позволяющих точно классифицировать данные или прогнозировать результаты», — IBM Его можно разделить на два типа проблем:..
Машинное обучение с линейной регрессией и приличным градиентом, часть 4 (КОД !!)
Итак, мы отправились в таинственное путешествие линейной регрессии и градиентного приличного, это было сложно, и я хорошо понимаю, что это заканчивается в этой части, где я превращаю математику в код, как волшебство, ну правда всего этого в том, что большинство проблем с машинным обучением обычно решаются с помощью библиотек, таких как numpy keras и tenserflow, библиотеки, подобные этой, помогают с некоторыми очень глубокими абстракциями, и давайте будем честны, если вы попросите кого-то..
Прогнозирование цены с использованием простой линейной регрессии в Python
Говорят, что две переменные, x и y, имеют линейную зависимость, если увеличение одной переменной вызывает пропорциональное увеличение или уменьшение другой переменной, т. е. две переменные напрямую связаны, и если зависимость изображена на графике, она должна давать ты прямая. Линейные отношения математически представлены следующей формулой. y = mx + c where y - dependent variable x - independent variable m - slope c - y-intercept Одним из очень распространенных примеров линейной..