Публикации по теме 'linear-regression'


Изучение множественной линейной регрессии (часть 3): пример рекламы
использование Scikit Learn с Python доктором Элвином Ангом Загрузка и просмотр Набор данных можно найти здесь: https://www.alvinang.sg/s/Advertising.csv https://www.alvinang.sg/s/Multiple_Regression_using_Scikit_Learn_with_Python_by_Dr_Alvin_Ang.ipynb Создайте линейную модель Y ~ Продажи X ~ ТВ и радио (реклама) Создайте модель Предсказать модель Прогнозирование модели с использованием значений X Как показано выше, существует 200..
Регуляризация и геометрия
Регуляризация и геометрия I. Компромисс смещения и отклонения Когда мы выполняем статистическое моделирование, цель не состоит в том, чтобы выбрать модель, которая соответствует всем точкам обучающих данных и получить наименьшую ошибку на обучающих данных. Цель состоит в том, чтобы дать модели возможность хорошо обобщать новые и невидимые данные. По мере того, как в модель добавляется все больше и больше параметров, сложность модели увеличивается, то есть она может вместить..
Прогнозирование цен на жилье с помощью линейной регрессии
Давайте спрогнозируем цены на жилье с помощью линейной регрессии. Итак, в этом блоге мы собираемся выполнить классическое упражнение с линейной регрессией, чтобы спрогнозировать цены на жилье, используя доход, возраст дома, количество спален, площадь населения и т. Д. Установка и настройка Чтобы установить файл csv, загрузите его с сайта kaggle здесь: https://www.kaggle.com/aariyan101/usa-housingcsv Загрузите файл CSV, нажав кнопку загрузки в правом верхнем углу средства..
Полное руководство по линейной регрессии с использованием данных об экспрессии генов: оценка соответствия и алгоритма
Во втором уроке я покажу, как подобрать модель линейной регрессии для прогнозирования острого миелоидного лейкоза и как оценить результаты. Кроме того, я буду обсуждать графики для исследования результатов алгоритма и решения наиболее распространенных проблем. Вы можете найти здесь предыдущий урок: здесь Подбор простой модели линейной регрессии Давайте начнем с определения нашей входной переменной (X) и нашей зависимой переменной. В этом случае мы хотим оценить значение MYC,..
Модель машинного обучения внутри докера
Что такое докер? Docker — это открытая платформа для разработки, доставки и запуска приложений. Docker позволяет вам отделить ваши приложения от вашей инфраструктуры, чтобы вы могли быстро доставлять программное обеспечение. Docker позволяет нам загружать, запускать и запускать новую ОС (контейнер) в течение секунды. мы собираемся использовать Docker для запуска ОС Centos. И внутри этого контейнера мы создадим и запустим простую модель машинного обучения. Мы создадим модель..
Простая линейная регрессия
Линейная регрессия - это простейшая форма задачи классификации. У нас есть много методов для выполнения этого типа регрессии. Сегодня мы собираемся узнать, как использовать PyTorch API, чтобы помочь нам сделать эту классификацию. Концепция Ключевым понятием линейной регрессии является линейное уравнение. Y = m * x + C Где Y, x = точка на линии, m = наклон, C = точка пересечения Y Итак, из приведенного выше уравнения мы можем построить линию, просто найдя оптимальные значения..
Регрессия с использованием sklearn на наборе данных KC Housing
Мотивация Чтобы спрогнозировать цены на жилье в округе Кинг, я выбрал набор данных о ценах на жилье, полученный от Kaggle. Этот набор данных содержит цены продажи домов для округа Кинг, включая Сиэтл. Он включает в себя дома, проданные в период с мая 2014 г. по май 2015 г. Он обладает многими характеристиками обучения, и набор данных можно скачать здесь . Вступление Общая идея регрессии состоит в том, чтобы исследовать две вещи: (1) хорошо ли справляется набор..