Публикации по теме 'linear-regression'


Математика линейной регрессии
Математика линейной регрессии Это первая статья из серии «ЗА МАТЕМАТИКОЙ». Давайте сначала обсудим линейную регрессию, тип алгоритма контролируемого обучения, часто используемый в науке о данных и других моделях прогнозирования, связанных с машинным обучением, а также математику, стоящую за ним. Этот алгоритм строит линейную зависимость между функциями (x) и целью (y). Значения данных объектов также называются независимыми переменными, потому что на них ничего не влияет, они являются..
Линейная регрессия: предположения, нарушение предположений и исправление
В мире машинного обучения линейная регрессия является основным алгоритмом решения задач регрессии. Раскрывая отношения между независимыми переменными и зависимой переменной, линейная регрессия позволяет нам делать прогнозы и получать ценную информацию. Однако, как и любая модель, линейная регрессия опирается на определенные допущения для ее точного применения. В этом сообщении блога мы углубимся в базовое понимание линейной регрессии и изучим предположения, которые она делает, а также..
Навигация по выбору модели: когда выбирать линейную регрессию вместо случайного леса
В области машинного обучения выбор правильного алгоритма может сильно повлиять на точность и интерпретируемость результатов. Хотя Random Forest известен своим мастерством в достижении высокой точности, важно признать, что линейная регрессия также может играть ключевую роль в определенных контекстах. В этой статье мы углубимся в сценарии, в которых линейная регрессия берет на себя инициативу, проливая свет на ее преимущества перед внушительным случайным лесом. Простота и..
30 дней науки о данных — День 3: Множественная линейная регрессия
В предыдущих статьях я объяснил, что такое проблемы регрессии и как мы можем использовать простую линейную регрессию для решения некоторых из них. 30 дней Data Science — День 1: Проблемы регрессии Путешествие в тысячу миль начинается с одного шага . medium.com» 30 дней изучения данных — День 2: простая линейная регрессия Хотите узнать больше о машинном обучении? Если да, то линейная регрессия — отличное..
Понимание линейной регрессии: фундаментальный инструмент для прогнозного моделирования
В области науки о данных и машинного обучения линейная регрессия считается одним из наиболее фундаментальных и широко используемых методов прогнозного моделирования. Это простой, но мощный метод, который позволяет нам устанавливать отношения между переменными, делать прогнозы и получать ценную информацию из данных. В этом сообщении блога мы рассмотрим основные концепции линейной регрессии, ее предположения и то, как ее можно применять в различных реальных сценариях. Что такое линейная..
Объяснение обучения линейной регрессии
Линейная регрессия — простая, но элегантная модель. взаимосвязь ввода-вывода прозрачна, команда выполняется быстро, а модель проста в реализации. Неудивительно, что большинство компаний до сих пор используют его. В этой статье мы рассмотрим концепцию обучения линейной регрессии. Это может показаться очень старомодным, но тема, обсуждаемая здесь, может возникнуть на вашем следующем собеседовании в области науки о данных. Что такое линейная регрессия Линейная регрессия — это подход к..
Контролируемое машинное обучение на примере Python
Машинное обучение становится все более важной областью, которая коренным образом меняет наш подход к анализу данных и моделированию. В этом сообщении блога мы рассмотрим различные методы машинного обучения с учителем и то, как их можно реализовать с помощью Python и библиотеки scikit-learn (также известной как sklearn). Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на размеченных данных. Помеченные данные относятся к данным, которые имеют известный..