Публикации по теме 'linear-regression'
Метрики оценки для задач регрессии | Машинное обучение
В этой статье я расскажу о некоторых показателях оценки для задач регрессии.
1. R-квадрат 2. Средняя абсолютная ошибка 3. Среднеквадратическая ошибка
Проблемы регрессии:
Например, в задачах регрессии мы пытаемся предсказать непрерывные значения; прогнозирование цен на жилье.
Таким образом, как Data Scientist вы можете создать модель для прогнозирования этих значений, вы должны оценить свою модель, другими словами, вы должны вычислить некоторые показатели и на их основе вы..
Линейная регрессия
Девяносто процентов данных в современном мире было создано только за последние два года.
Каждый мог слышать приведенную выше статистику даже не раз. За последние несколько лет люди начали производить огромные объемы данных. С моей точки зрения, 21 век в будущем будет называться «веком взрыва данных» . Итак, что люди делают со всеми этими данными? Как они это понимают? Какая польза от такого большого количества данных?
Математики и информатики обнаружили очень интересные..
Построение конвейера линейной регрессии с Airflow
Введение
В этой статье мы покажем, как построить сквозной конвейер для чтения данных CSV, их предварительной обработки, обучения модели линейной регрессии и тестирования модели с помощью Apache Airflow. Если у вас не установлен apache airflow, вы можете воспользоваться этим кратким и простым в настройке руководством здесь . Airflow — это система управления рабочими процессами с открытым исходным кодом, которая позволяет легко создавать, планировать и отслеживать сложные конвейеры..
Линейная регрессия: функция стоимости
В каждом алгоритме машинного обучения наша главная цель — свести к минимуму ошибку (разницу) между фактическими и прогнозируемыми значениями, которая определяется функцией стоимости. Для алгоритма может быть определено несколько функций стоимости, но выбор неправильной функции стоимости может дать нам ненадежные результаты.
Я буду использовать концепцию производных для выбора функции стоимости для линейной регрессии. Производные могут помочь нам найти оптимальную точку ( точку..
Проект машинного обучения: прогнозирование рыночной стоимости футболиста
Если вы хотите что-то спрогнозировать, например, цену, продажи и т. Д., Регрессия может стать для вас хорошим решением. В этом посте я собираюсь применить один из алгоритмов машинного обучения, который предсказывает рыночную стоимость футболиста.
Определите проблему Веб-парсинг Очистка данных Исследовательский анализ данных Построение модели Оценка результата модели Заключение
Перед тем, как написать свой пост, я хотел бы поделиться своим репозиторием Github , если вам..
Что такое линейная регрессия? | Машинное обучение №3
Задайте линейную модель: y(x) = w0 + w1x
Стандартная функция потерь/затрат/цели измеряет квадрат ошибки между y и истинным значением t.
Одна приятная особенность линейной регрессии заключается в том, что у нее нет локального оптимума (у нее есть только один локальный оптимум, и это глобальный оптимум), поэтому проблемы отладки конвергенции возникают реже. [3]
Как мы получаем веса?
Найдите w, который минимизирует потери l(w). Один простой метод: градиентный спуск...
Как оценить корреляцию цен на акции, чтобы защитить свой портфель
Это важно, чтобы свести его к минимуму. Давайте посмотрим, как это сделать в Python с акциями Boeing и Medtronic.
Если вы занимаетесь финансами и трейдингом или просто хотите защитить свой портфель от риска потерять все, вам нужно знать, как оценивать корреляцию данных по акциям.
Последнее, что вам нужно, это чтобы в вашем портфеле были акции, которые движутся в корреляции друг с другом, особенно если они на самом деле являются акциями с отрицательной корреляцией.
Это именно та..
