Публикации по теме 'linear-regression'
Машинное обучение в докер-контейнере
Всем привет! В этой статье мы узнаем, как развернуть нашу модель машинного обучения внутри docker контейнера и предсказать результаты.
Теперь мы собираемся предсказать зарплату человека , используя предварительно созданную модель машинного обучения. Заработная плата будет прогнозироваться на основе количества лет опыта, который они имеют. При запуске контейнера мы укажем количество лет опыта , и модель будет прогнозировать зарплату, и как только модель предскажет зарплату, она..
Вы достаточно здоровы?
Убедитесь, что вы не подвержены риску многих серьезных заболеваний , рассчитав процентное содержание жира в организме .
Что такое телесный жир?
Жир тела включает в себя весь накопленный жир в вашем теле. Существует два типа жировых отложений:
Подкожный жир : это слой жира под кожей. Он изолирует и защищает ваше тело. Висцеральный жир : это жир, который окружает и смягчает органы брюшной полости.
Преимущества жировых отложений
Изоляция и защита вашего тела,..
Основные факторы модели линейной регрессии: понимание возможностей анализа данных
Важными факторами модели линейной регрессии являются:
Линейная регрессия может решить «проблему регрессии» подгонки линии к некоторым точкам данных, чтобы найти наиболее подходящее уравнение.
Модель линейной регрессии является важным инструментом анализа данных. Чтобы сделать математику линейной регрессии более понятной, мы можем использовать некоторые переменные, которые обычно используются в этой модели, такие как y = f (x) или xy = f (x).
Линейный регрессионный анализ — это..
Обзор Zoomcamp 2022 по машинному обучению — Неделя 02: Машинное обучение для регрессии
Я только что закончил вторую неделю «Машинного обучения Zoomcamp 2022» Алексея Григорева, и чтобы поделиться своими заметками и прогрессом, я буду делать это через эту среду. Еженедельные статьи, написанные в виде интервью, в которых рассматриваются основные темы, изученные за неделю, а также другие общие положения курса или рекомендации по заданиям или проектам. Надеюсь, вам понравится, и любые отзывы будут приветствоваться.
- Оставив вводную неделю позади, на второй неделе мы..
Следуй за белым кроликом?
Мы, наконец, прибыли к месту назначения. Этот блог был в пути, и, наконец, после python и Numpy , Pandas и визуализации нашего кода мы прибыли. Поэтому я должен ответить на вопрос, над которым мы все думали с тех пор, как начали свое путешествие по кодированию: Что такое матрица? .
Давайте отвлечемся и посмотрим на себя. Я надеюсь, что у вас все хорошо и вы становитесь лучше во всем, во что вкладываете свои усилия. Идея о том, что если вы приложите усилия к чему-то, вы станете..
Линейная регрессия вручную
Линейная регрессия - это самый простой и мощный инструмент специалистов по данным. Давайте подробнее рассмотрим линию наименьших квадратов и коэффициент корреляции.
Изобретение линейной регрессии
Линейная регрессия - это форма линейной алгебры, которая предположительно была изобретена Карлом Фридрихом Гауссом (1777–1855), но впервые была опубликована в научной статье Адриана-Мари Лежандра (1752–1833). Гаусс использовал метод наименьших квадратов, чтобы угадать, когда и где астероид..
Линейная регрессия с использованием Apache Spark MLlib — Wisdom In Data
Что такое линейная регрессия?
Википедия утверждает: линейная регрессия в статистике — это линейный подход к моделированию связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.
Линейная регрессия является основным и широко используемым типом прогнозного анализа.
Вернемся к школьной математике: каждую прямую можно представить уравнением: y = mx + b, где y — зависимая переменная, а X — независимая переменная, от которой зависит y.
Как мы можем использовать..
