Публикации по теме 'linear-regression'
Множественная линейная регрессия с кодом Python
Множественная линейная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования связи между двумя или более независимыми переменными и зависимой переменной. В этом блоге мы обсудим, как реализовать множественную линейную регрессию с помощью Python.
Во-первых, давайте начнем с данных. Мы будем использовать набор данных Boston Housing, который содержит информацию о различных характеристиках домов в Бостоне, таких как уровень преступности, среднее количество комнат в жилище и..
Освоение линейной регрессии: подробное руководство
Линейная регрессия — это фундаментальный и широко используемый алгоритм в области контролируемого машинного обучения. Это статистический метод, который играет фундаментальную роль в прогнозном моделировании и анализе данных. Он предлагает средства для изучения и понимания взаимосвязей между переменными, позволяя нам делать прогнозы на основе наблюдаемых данных. Прогнозируемые данные состоят из непрерывных числовых значений, таких как цены на жилье, результаты экзаменов, урожайность...
📈Линейная регрессия: визуализация 😇.
искусство подбирать лучшую линию…
Линейная регрессия – это регрессионная модель, которая оценивает связь между одной независимой переменной и одной зависимой переменной с помощью прямой линии. Обе переменные должны быть количественными.
Мы передаем обучающие примеры алгоритму линейной регрессии, и он предлагает параметры θ, которые делают линейную линию наилучшим образом подходящей для модели.
Затем мы делаем прогноз на основе этой линии наилучшего соответствия невидимым..
За что люди готовы платить при покупке дома в Эймсе, штат Айова
Вероятно, это один из самых популярных конкурсов на Kaggle по тестированию ваших первых моделей машинного обучения. Вы можете загрузить большой набор данных с информацией о характеристиках дома и ценах в Эймсе и использовать его для построения модели машинного обучения, которая может предсказать цену дома в том же городе!
Для построения этой модели я использовал Python, включая библиотеки Pandas, Numpy и Scikit-learn, а также Seaborn и Matplotlib для графиков.
В этом наборе данных..
Понимание и реализация обучения модели с использованием линейной регрессии
Прогнозирование финансовых показателей — одно из приложений машинного обучения. Следуя моей предыдущей статье об основах машинного обучения Введение в машинное обучение , в этой статье мы рассмотрим фрагмент кода, демонстрирующий процесс обучения модели для прогнозирования цен на кофе с использованием исторических данных. Данные взяты с Kaggle . Мы рассмотрим основные концепции кода, включая предварительную обработку данных, выбор модели, обучение и оценку.
1. Импорт библиотек и..
Прогнозирование выхода энергии с использованием линейной регрессии и SGD
В этом проекте мы пытаемся спрогнозировать чистую почасовую выработку энергии (EP) электростанции с комбинированным циклом, используя метод линейной регрессии.
Этот набор данных взят из Репозитория машинного обучения UCI https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant
Мы попытаемся предсказать выход энергии, которая является непрерывной величиной, используя четыре различных функции в качестве входных данных. Для такого рода проблем хорошо подходит модель..
Линейная регрессия самый простой*** способ.
Что, черт возьми, это за линейная регрессия?
Линейная регрессия — это линейный подход к моделированию взаимосвязи между скалярным откликом (или зависимой переменной) и одной или несколькими независимыми переменными (или независимыми переменными).
Я знаю, что это было грубо!
Давайте сделаем это проще!
Линейная регрессия — это поиск линии регрессии, которая представляет собой прямую линию, задача которой — предсказать отношение** между двумя точками, также известную как линия..
