Публикации по теме 'linear-regression'
ВНУТРЕННИЕ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ (ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ)
Главное разочарование, которое у меня было, когда я пытался узнать о нейронных сетях, заключалось в том, что большинство руководств либо слишком математически ориентированы, либо слишком сложны для понимания, и вы чувствуете, что никогда не поймете, о чем они на самом деле говорят. , или что они слишком поверхностны и просто представляют вам структуру, которая делает все за вас. В обоих случаях вы в конечном итоге не совсем понимаете, что происходит под капотом. Большинство книг..
Прогнозирование цен на Airbnb в Бостоне с помощью машинного обучения и других аналитических данных.
С момента своего основания в 2008 году Airbnb предлагает туристам уникальный способ найти краткосрочное и долгосрочное проживание в семье во время путешествий. В рамках инициативы Airbnb Inside набор данных Boston Airbnb Listing описывает деятельность по размещению объектов недвижимости в Бостоне, Массачусетс.
Здесь я проанализирую набор данных Airbnb Boston Listings "отсюда", который включает около 130 описаний удобств, местоположения и цены для каждого объявления.
Помимо списков..
Прогнозирование доли США в кассовых сборах с помощью парсинга и регрессии
Задача на этой неделе состояла в том, чтобы решить какую-то проблему непрерывной регрессии, используя данные, которые мы собрали с веб-сайтов. Я решил очистить IMDB и The Numbers с помощью BeautifulSoup и Selenium, чтобы собрать информацию о фильмах, включая кассовые сборы, бюджет, рейтинг и жанр. Моя цель состояла в том, чтобы построить модель, предсказывающую долю дохода, который фильм получит в Соединенных Штатах, по сравнению с его мировым доходом.
Изучение BeautifulSoup было..
Престолы машинного обучения: линейная регрессия с использованием градиентного спуска
В нашем последнем посте мы обсуждали, как можно решить задачу линейной регрессии, используя метод закрытой формы, в котором частная производная была приравнена к нулю, чтобы найти значение оптимизированных коэффициентов.
Цель этого поста – сначала понять:
Зачем линейной регрессии нужен градиентный спуск, когда есть решение в закрытой форме? Глубокое понимание градиентного спуска. Различные типы градиентного спуска. Значение различных типов градиентного спуска в линейной..
Прогнозирование цены автомобиля с помощью машинного обучения
Автомобили являются одним из видов транспорта, который есть у людей. Некоторые люди покупают автомобили для ежедневного использования. Некоторые люди покупают автомобили, потому что у них остались хорошие воспоминания о прошлом. Некоторые даже купили машину, чтобы пополнить свою коллекцию. Чтобы купить машину, нужно много думать, например, о цене. Какова правильная цена автомобиля? Чтобы ответить на этот вопрос, я попытался помочь, построив модель машинного обучения, которая..
Давайте иметь четкое представление о линейной регрессии!
Когда мы говорим о машинном обучении, оно делится на два типа: Обучение с учителем и Обучение без учителя. Обучение с учителем подразделяется на регрессию и Классификация
Теперь в нашем наборе данных всегда будет набор функций и меток, где функции — это независимая переменная , а метки — зависимая переменная .
Как в регрессии, так и в классификации у вас будут функции и метки, но, когда дело доходит до типа данных, функции могут иметь любой тип данных в регрессии и..
Линейная регрессия
Линейная регрессия — это способ определить взаимосвязь между двумя или более переменными и использовать эти взаимосвязи для прогнозирования значений одной переменной для заданных значений других переменных. Линейная регрессия предполагает, что взаимосвязь между переменными можно смоделировать с помощью линейного уравнения или уравнения прямой. Переменная, которая используется в прогнозировании, называется независимой/объяснительной/регрессорной, тогда как прогноз, в котором прогнозируемая..
