Это простое руководство по созданию простой модели машинного обучения с использованием набора данных Boston и линейной регрессии в R. Итак, давайте начнем! 1. Загрузка библиотек Мы будем использовать следующие библиотеки: library(mlbench) # Contains the Boston Housing Dataset library(dplyr) # Basic manipulation functions library(ggplot2) # Graphs and plots library(reshape2) # To reshape data library(caret) # Creating train test sets 2. Загрузка набора данных Функция..

Методы выбора функций- метод фильтрации метод оболочки Глубокое обучение Встроенный метод Метод лассо Метод фильтрации- Корреляция – релевантность функции прогнозирования. Прогнозирование меток по меткам — это корреляция 1,0, в то время как предсказание меток по продолжительности может составлять около 80%. В корреляции значение, которое не имеет значения, получает значение NaN. его можно найти с помощью dataset.corr() Мы используем корреляцию для выбора признаков...

Введение в машинное обучение с линейной регрессией и подходящим градиентом, часть 2 Продолжая предыдущее руководство, мы остановились на изучении того, как прогнозировать цены на графике с использованием параметров m и c, если вы не проверяли его, поймите предыдущий учебник , поэтому, переходя к более сложным вещам, мы, очевидно, переходим к это в систему, поэтому мы определенно хотим иметь возможность делать это без рисования графика, поэтому нам нужно выбрать значение m и c, при..

Вы когда-нибудь задумывались, как такие сайты, как Zillow или Redfin, оценивают цены на жилье с высокой точностью? Может показаться, что нужно много кодировать, но это еще не все. Машинное обучение - это сочетание искусства и науки. На моем пути к должности инженера по машинному обучению я увлекся поиском закономерностей в необработанных данных. В частности, мне очень любопытно находить тенденции, которые сложно обнаружить человеческим глазом. В этой статье я покажу, как мне удалось..

Сумма квадратов общей суммы, суммы квадратов регрессии и суммы квадратов ошибок. ANOVA ( Анализ дисперсии ) - это структура, которая формирует основу для тестов значимости и предоставляет сведения об уровнях изменчивости в регрессионной модели. Это то же самое, что и линейная регрессия, но одно из основных отличий заключается в том, что регрессия используется для прогнозирования непрерывного результата на основе одной или нескольких переменных-предикторов. Принимая во внимание,..