Публикации по теме 'linear-regression'


Улучшите случайный лес с помощью линейных моделей
Как Random Forest может выжить в Feature Drift Случайный лес, вероятно, считается большинством серебряной пули в задачах прогнозирования с учителем. Конечно, любой специалист по обработке и анализу данных, участвующий в стандартных приложениях машинного обучения, используется для подбора и тестирования случайного леса. Причины многообразны. Случайный лес — хорошо известный в литературе алгоритм, который, как доказано, дает удовлетворительные результаты как в контексте регрессии, так..
Как студия машинного обучения Microsoft Azure разъясняет науку о данных
Простой в использовании, но по-прежнему требуются серьезные знания в области науки о данных Мне очень хотелось протестировать один из многих недавно представленных на рынке инструментов, ориентированных на «гражданских специалистов по данным», таких как DataRobot, H20 Driverless AI, Amazon SageMaker и новый продукт Microsoft в облаке под названием Microsoft Azure Machine Learning Studio (Studio). Эти инструменты обещают ускорить окупаемость проектов в области науки о данных за счет..
Модель линейной регрессии в машинном обучении
2) Модель линейной регрессии — это тип контролируемого алгоритма в машинном обучении . Машинное обучение в искусственном интеллекте (ИИ) 1) Что такое машинное обучение в искусственном интеллекте (ИИ)? medium.com Это тип контролируемых алгоритмов обучения. Здесь мы будем прогнозировать значение после получения некоторых входных данных. У нас есть некоторые функции x (если у вас есть несколько функций, тогда x станет x1, x2, x3 и так..
Линейная регрессия: понимание математики, лежащей в основе прогнозного моделирования
Линейная регрессия — один из самых популярных методов статистического моделирования и машинного обучения. Он используется для прогнозирования непрерывной зависимой переменной на основе одной или нескольких независимых переменных. В этом блоге мы углубимся в математику линейной регрессии, чтобы понять, как она работает. Модель линейной регрессии Линейная регрессия моделирует взаимосвязь между зависимой переменной (y) и независимыми переменными (x1, x2, …, xn) в виде линейного..
Престол машинного обучения: линейная регрессия, часть 1
Линейная регрессия — одна из важнейших концепций машинного обучения, поскольку она помогает преодолеть разрыв между анализом факторов и прогнозами. В этом я буду обсуждать: Подробное обсуждение линейной регрессии. Предположения линейной регрессии Ключевые показатели для оценки модели линейной регрессии В следующей части мы обсудим несколько подходов к решению задач линейной регрессии. Я прошу вас пройти все части, так как я могу гарантировать, что вы не получите такого..
Как реализовать модель полиномиальной регрессии в Python
В этом посте будет показано, как реализовать модель полиномиальной регрессии на основе простого примера Home Price, а именно: 1. Роль линейной регрессии в модели, 2. Реализация полиномиальной регрессии в Scikit-Learn. Начнем с примера. Мы хотим спрогнозировать цену дома в зависимости от площади и возраста. Приведенная ниже функция использовалась для генерации цен на жилье, и мы можем представить, что это «реальные данные», и наша «задача» - создать модель, которая будет прогнозировать..
Конфигурация Docker в RHEL8 для проекта ML
Прогноз заработной платы, если многолетний опыт дается с использованием метода линейной регрессии Описание задания Во-первых, мы должны настроить YUM в корневой операционной системе [в этом блоге RHEL8 находится поверх корневой операционной системы], чтобы загрузить и установить докер в корневой ОС. После настройки YUM мы установим Docker и запустим его в корневой ОС. Теперь у нас есть Docker, работающий поверх Root OS, на этом этапе нам нужно извлечь образ любой операционной..