Что такое корреляция? Как мы можем вычислить корреляцию между непрерывными переменными? А в чем разница с ковариацией? Машинное обучение — замечательная область исследований. Изучение машинного обучения означает использование наиболее интересных концепций из самых разных областей (математика, финансы, биология, информатика и т. д.) с целью создания точных и надежных прогностических моделей. За время моей работы преподавателем машинного обучения и науки о данных в Datamasters..

Введение Рекомендательные системы - это системы , которые предназначены для того, чтобы рекомендовать пользователю что-то на основании множества различных факторов. Коэффициент корреляции Пирсона - очень простой, но эффективный способ узнать, как одна переменная линейно изменяется по отношению к другой. мы можем использовать это в своих интересах и построить систему рекомендаций с этой концепцией. Работа коэффициента корреляции Если коэффициент корреляции для двух..

В этом посте мы попытаемся глубже понять вычисление корреляции между двумя переменными, а также то, как построить линию регрессии из первых принципов. Чтобы понять эти концепции, давайте воспользуемся приведенным ниже набором данных auto-mpg. Для доступа к полному коду Чтобы определить, существует ли связь между количеством миль на галлон и весом автомобиля, первое, что нам нужно сделать, это построить диаграмму рассеяния. Для вычисления корреляции нам необходимо определить..

Между переменными в наборе данных могут быть сложные и неизвестные отношения. Важно обнаружить и выразить степень зависимости переменных в вашем наборе данных друг от друга. Эти знания могут помочь вам лучше подготовить данные для соответствия ожиданиям алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, производительность которых будет ухудшаться при наличии этих взаимозависимостей. В этом руководстве вы обнаружите, что корреляция - это статистическая сводка взаимосвязи между..

Ранее мы изучили основы регрессии с использованием набора данных о диабете, а затем узнали, как визуализировать данные с помощью набора данных о тыкве. Теперь мы углубимся в алгоритмы регрессии, чтобы углубить наши знания. Мы собираемся сосредоточиться на базовой линейной регрессии и полиномиальной регрессии. Базовая линейная регрессия Как мы уже обсуждали, линейная регрессия показывает линейную связь между независимой переменной и зависимой переменной. Линия, которую мы..