Публикации по теме 'linear-regression'


Курс «Машинное обучение» Эндрю Нг : перекодирование с помощью Python — Часть 2
Это вторая статья из этой серии, в которой я пытаюсь перекодировать упражнения из курса машинного обучения Эндрю Нг (часть 1 можно найти здесь ). Моя цель при написании этих статей — помочь слушателям этого курса использовать Python в качестве альтернативы при выполнении упражнений. В этой части 2 мы реализуем линейную регрессию с несколькими переменными для прогнозирования цен на дома. У нас уже есть набор данных, содержащий цены на жилье в Портленде, штат Орегон. В наборе данных..
Линейная регрессия, быстрая, короткая, но эффективная заметка
Что такое линейная регрессия? Это хорошо известный алгоритм контролируемого машинного обучения. Он может выполнять задачу регрессии. т.е. он используется для нахождения взаимосвязи между независимыми переменными и целевой переменной и прогнозов. По сути, он предсказывает значение зависимой переменной (назовем ее «y») на основе заданного набора независимых переменных (x). что он делает, так это обнаруживает линейную зависимость между x и y. Я повторяю «линейные отношения»...
Линейная регрессия с градиентным спуском с нуля
Линейная регрессия — один из наиболее часто используемых алгоритмов, когда кто-то хочет узнать о машинном обучении. Python предоставляет удобную библиотеку для реализации линейной регрессии, такую ​​как Scikit-learn. Однако было бы хорошо, если бы мы пытались реализовать линейную регрессию с нуля, чтобы получить глубокое понимание того, как она работает. В этой истории мы немного углубимся в линейную регрессию с оптимизацией градиентного спуска с нуля в Python. Линейная регрессия..
Концепция модели линейной регрессии для новичков!!
Концепция модели линейной регрессии для новичков! Что такое линейная регрессия? Линейная регрессия — это простой метод статистической регрессии, используемый в прогнозной аналитике. Как следует из названия, это помогает вам изучить линейную зависимость между двумя или более переменными, которые являются непрерывными числовыми и находятся на оси X и оси Y. Все переменные разбиты на две категории. Одна переменная ответа, которая является выходом данных, находится на оси Y как..
Сравнение простой линейной регрессии и множественной линейной регрессии: руководство с примерами
Регрессионный анализ — это статистический метод, используемый для изучения взаимосвязи между двумя или более переменными. Это мощный инструмент для прогнозирования будущих результатов на основе прошлых данных. Существует два основных типа регрессионного анализа: простая линейная регрессия и множественная линейная регрессия. В этой статье мы рассмотрим различия между этими двумя методами, используя примеры для иллюстрации ключевых понятий. Простая линейная регрессия Простая линейная..
Полное руководство по линейной регрессии, созданное с нуля
Линейная регрессия — это алгоритм обучения с учителем, имеющий глубокие корни в статистике. Это один из алгоритмов машинного обучения, который выглядит довольно просто, но может быть удивительно полезным. Сегодня мы представим основы обучающего модуля линейной регрессии и создадим его с нуля с помощью Python . Код в этой истории является частью нашего проекта MAD с нуля , где MAD означает машинное обучение, искусственный интеллект и наука о данных . Полный код, использованный в этой..
GLR с Python и библиотекой scikit-learn
Машинное обучение Линейная регрессия с Python и библиотекой scikit-learn Введение в обобщенную линейную регрессию Одним из наиболее часто используемых инструментов в машинном обучении, статистике и прикладной математике в целом является инструмент регрессии. Я говорю о регрессии, но существует множество регрессионных моделей, и одна из них, которую я попытаюсь здесь рассмотреть, - это хорошо известная обобщенная линейная регрессия. Идея этого сложного слова довольно проста:..