Публикации по теме 'linear-regression'


Математический анализ уравнения простой линейной регрессии в закрытой форме
Краткий обзор, чтобы укрепить свои знания в области машинного обучения Линейная регрессия широко используется профессионалами в бизнесе, науке, технике и т. д., но не слишком много людей понимают (или заботятся) о математике под капотом. Эта статья познакомит читателей с областью математики и, надеюсь, попутно получит некоторое представление о математике. I. Введение и постановка задачи Линейная регрессия — это статистическая модель, которая предполагает линейную зависимость между..
4 лучших алгоритма регрессии в Scikit-learn
4 лучших алгоритма регрессии в Scikit-learn Регрессия — это надежное статистическое измерение для исследования взаимосвязи между одной или несколькими независимыми (входными признаками) переменными и одной зависимой переменной (выходными данными). В ИИ регрессия — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который может прогнозировать непрерывные числовые значения. Проще говоря, входные функции из набора данных передаются в алгоритм регрессии машинного обучения, который..
Более разумное ценообразование для Airbnb с помощью машинного обучения
Более разумное ценообразование для Airbnb с использованием машинного обучения Увеличение дохода хоста с помощью регрессии и анализа временных рядов [Этот проект был выполнен как часть иммерсивной программы обработки данных под названием Metis. Вы можете найти файлы этого проекта на моем GitHub , а слайды - здесь . Окончательный проект доступен здесь (интерактивное веб-приложение).] Недавно я разработал новый подход к автоматическому ценообразованию для объявлений Airbnb,..
НАБЛЮДАЕМАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕЛИ OLS
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Регрессионный анализ — это статистический метод изучения линейных зависимостей. Цель регрессионного анализа Регрессионный анализ проводится для одной из двух целей. Чтобы предсказать, какие независимые переменные влияют на зависимую переменную. Чтобы оценить влияние некоторой независимой переменной на зависимую переменную. ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ Линейная регрессия – это алгоритм машинного обучения, который используется для прогнозирования выходных..
Функционирование алгоритма линейной регрессии
Алгоритм линейной регрессии — это статистический метод, используемый в машинном обучении для определения значения зависимой переменной на основе независимой переменной. Его цель — выявить оптимальную линию, объясняющую взаимосвязь между зависимой и независимой переменными. Эта статья идеально подходит для новичков в машинном обучении, которые хотят понять функциональность линейной регрессии. Он объяснит, как работает алгоритм линейной регрессии, и продемонстрирует, как реализовать его..
Важность функций в линейных моделях: четыре часто игнорируемых, но решающих ловушки
Семейство линейных моделей включает обычную линейную регрессию, регрессию Риджа, регрессию Лассо, регрессию SGD и т. Д. Коэффициенты линейных моделей обычно интерпретируются как важность характеристики связанных переменных. В общем, важность функции относится к тому, насколько полезна функция при прогнозировании целевой переменной. Например, насколько полезен age_of_a_house при прогнозировании стоимости дома. В этой статье обобщены и объяснены четыре часто игнорируемых, но..
Пишем свой первый привет, мир в машинном обучении с помощью Python
Что такое машинное обучение Машинное обучение — это процесс получения данных в качестве входных данных, выявления тенденций и закономерностей в данных и предоставления программы в качестве выходных данных. Эта программа также или модель является представлением шаблонов, которые определяют данные. Новые данные могут быть введены в качестве входных данных для этой модели/программы, и она сможет классифицировать их или делать прогнозы на их основе. Зачем использовать Python? Python..