Публикации по теме 'linear-regression'


Линейная регрессия — Объяснение
Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), вращающаяся вокруг разработки и использования математических методов, которые позволяют программному обеспечению делать прогнозы без явного программирования для них. Он включает в себя создание алгоритмов и моделей, которые изучают шаблоны данных и опыт, позволяя системам автоматически улучшать свою производительность с течением времени. В отличие от традиционного программирования, где явные правила и инструкции..
Обучение с подкреплением в науке о данных
Еще один метод, используемый в машинном обучении. В последние несколько недель я занимался исследованием Линейная регрессия в науке о данных . На этой неделе, однако, я хотел изменить ситуацию. Мы немного знаем о методах обучения с учителем и о методах обучения без учителя, но мы не говорили о другом типе обучения: обучении с подкреплением. Это тип обучения, который не требует контроля, как и обучение без учителя, но также обладает уникальными качествами. Прежде чем мы углубимся в..
Многолинейная регрессия
Множественная линейная регрессия весьма полезна для понимания. Здесь зависимое значение зависит от нескольких независимых значений. Таким образом, он объясняет взаимосвязь между одной непрерывной зависимой переменной и двумя или более независимыми переменными. Y = b0 + b1x1 + b2x2 + b3x3 + … Однако при выборе предикторов мы должны проявлять особую осторожность, поскольку все они не будут иметь одинакового влияния на окончательное значение. Обработка категориальных значений может..
Линейная регрессия —«Бритва Оккама прогнозного моделирования машинного обучения»
Моделирование машинного обучения с использованием линейной регрессии в Python Вы знакомы с бритвой Оккама? Я помню упоминание об этом в сериале «Теория большого взрыва»! Идея бритвы Оккама заключается в том, что при прочих равных условиях самое простое объяснение явления с большей вероятностью будет верным, чем более сложное (то есть самое простое решение почти всегда является лучшим). Хотелось бы думать, что бритва Оккама прогнозного моделирования в машинном обучении — это линейная..
Прекратите использовать машинное обучение и научитесь его создавать. Линейная регрессия и градиентный спуск
Прекратите использовать машинное обучение и научитесь его создавать. Линейная регрессия и градиентный спуск Сегодня нам действительно легко обучить и использовать модель машинного обучения. Множество библиотек на многих языках программирования реализуют для нас модели машинного обучения, и нам нужно просто вызвать функцию, и вуаля, мы используем сложные модели машинного обучения. Но знаем ли мы, как работают эти модели? Каковы их цели? И если библиотечная реализация конкретной..
Линейная регрессия — с использованием Python
Как мы знаем, машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая занимается проектированием и разработкой алгоритмов, позволяющих машинам/компьютерам развиваться на основе эмпирических данных. Линейная регрессия — один из самых ранних методов в статистике, изобретенный антропологом сэром Фрэнсисом Гальтоном . Он разработал многие концепции и инструменты, используемые современными статистиками и приложениями машинного обучения. Что такое линейная регрессия Одержимость..
Создавайте модели машинного обучения (линейная регрессия, гребенчатая регрессия и лассо), чтобы прогнозировать цену…
В последнее время многие люди инвестируют в акции или другие онлайн-инвестиции, такие как инвестиции в золото и доллары. При выполнении заданий колледжа, а именно задачи создания приложений на основе машинного обучения. Мои друзья и я в группе, которую мы называем друзьями массовых организаций, решили создать приложение для прогнозирования цены золота, серебра и доллара по отношению к рупии для завтрашних цен, где это приложение было создано, чтобы помочь людям, которые хотят..