Публикации по теме 'linear-regression'


Прогноз звукового давления собственного шума аэродинамического профиля
Давайте воспользуемся набором данных NASA Airfoil Self-Noise Dataset для прогнозирования уровня звукового давления. Оглавление Введение О наборе данных Предварительная обработка Разработка функций Линейная регрессия с перекрестной проверкой Лассо-регрессия с перекрестной проверкой Ридж-регрессия с перекрестной проверкой Оценка различных моделей регрессии Заключение Введение Привет, ребята! В этой статье я расскажу, как вы можете предварительно обработать набор данных и..
Градиентный спуск для чайников
Ниже приведен набор данных со значительной линейной корреляцией. Как найти наилучшую линию (линейная регрессия), которая моделирует эту связь с минимальной ошибкой? Конечно, вы можете попробовать и ошибиться, но это невозможно воспроизвести и неприменимо, когда ваш набор данных велик. Нам нужен автоматизированный способ найти наиболее эффективную линию на графике. Почему мы можем захотеть провести линию через график? оптимальная линия может позволить нам предсказывать значения..
Что такое линейная регрессия? Быстрая обложка с туториалом
Линейная регрессия в основном заключается в использовании некоторых данных и инструментов для поиска «наиболее подходящей линии». Зачем нам это нужно? Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно больше узнать о прогнозном анализе. В прогностическом анализе есть по крайней мере 1 объясняющая переменная, которая изменяется независимо от других переменных, и 1 зависимая переменная, которая зависит от других переменных. Наша цель – найти корреляцию между этими переменными. «После того,..
Простое прогнозирование цен на жилье с одной переменной с использованием Python
Привет, Data Nerds, сегодня мы увидим, как вы можете использовать простое прогнозирование цен на жилье с одной переменной, используя Python с линейной регрессией. Мы просто собираемся использовать функции модели для линейной регрессии, которая выражается формулой: Параметры w и b рассчитываются с помощью Gradient-Descent . Для расчета градиентного спуска нам также необходимо провести расчеты функции стоимости , поэтому мы g увидим эти расчеты в одном из наших..
Курс Эндрю Нг по машинному обучению на Python  —  Упражнение 5
Изучая и внедряя курс Эндрю Нг в Python, я обнаружил, что двойная проверка моей работы и ответов с людьми в Интернете была чрезвычайно полезной. Я нашел эту реализацию особенно полезной, но она закончилась после Упражнения 5. Итак, вот мой минимальный рабочий пример Упражнения 5, Регуляризованная линейная регрессия и смещение против дисперсии. Обязательно попробуйте исходные инструкции, а затем проверяйте, только если вы застряли! 1. Регулярная линейная регрессия 1.1..
Прогнозирование возраста краба при выращивании грязевых крабов с использованием машинного обучения
Обзор Крабоводство является основным видом деятельности аквакультуры, поскольку в Индии существует огромный потребительский спрос на крабов. Коммерческое разведение крабов — это растущий бизнес в прибрежных районах Индии, который выглядит прибыльным. Грязевой краб очень популярен из-за большого спроса на экспортном рынке. Разведение грязевых крабов в коммерческих масштабах быстро развивается в прибрежных районах Андхра-Прадеша, Тамилнада, Кералы и Карнатаки. О грязевых крабах..
Что такое линейная регрессия?
Линейная регрессия — это линейный подход к моделированию взаимосвязи между входными и выходными данными. Допустим, у нас есть такой набор данных: Каждый вход имеет соответствующий выход. Мы предполагаем, что связь между входом и выходом является линейной, поэтому рисуем случайную синюю линию. Мы измеряем расстояние между данными и синей линией. Чтобы предсказать хорошую взаимосвязь между входом и выходом, каждое расстояние между данными и синей линией должно быть как можно..