Публикации по теме 'linear-regression'
Великая задача прогнозирования цен на жилье: поиски Тимми идеальной линии
История
Раз в год жители DataVille собирались, чтобы посоревноваться в конкурсе Great House Prediction Challenge. Цель состояла в том, чтобы как можно точнее предсказать цены на жилье с использованием различных факторов, таких как площадь в квадратных футах, количество комнат и возраст дома. Тимми, начинающий специалист по данным, с радостью записался на конкурс, объединившись со своим опытным братом для решения задачи.
Их путешествие началось со сбора данных обо всех домах в..
Линейная регрессия для прогнозирования цен на акции
Для прогнозирования на основе исторических данных модели линейной регрессии широко используются в анализе данных и прогнозном моделировании. Набор входных переменных, также известный как функции, используется для установления связи между целевой переменной и входными переменными. На основе новых входных данных модели линейной регрессии могут генерировать прогнозы для целевой переменной.
Цель этой статьи — сравнить фактические и прогнозируемые значения в модели линейной регрессии. Изучая,..
Понимание регрессии гребня: влияние регуляризации на коэффициенты
и почему это так важно!!!
Введение:
Линейная регрессия — это фундаментальный метод, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. При работе с проблемами мультиколлинеарности или переобучения традиционные методы линейной регрессии могут стать нестабильными и давать ненадежные результаты. Чтобы преодолеть эти проблемы, используются методы регуляризации, такие как регрессия гребня. В этом сообщении блога мы углубимся..
Погрузитесь во внутреннее устройство linalg.polyfit () от NumPy.
Погрузитесь во внутреннее устройство linalg.polyfit () от NumPy.
Сегодня программа линейной регрессии в машинном обучении может быть написана всего в несколько строк настолько легко, что мы не сможем оценить глубину прогресса в математике и компьютерных системах, которая делает эту простоту для нас. За мощными numpy и scipy библиотеками от нас скрывается огромное количество математических и числовых сложностей. В этой статье мы глубоко погрузимся в внутреннюю реализацию линейной..
Машинное обучение 101 Все алгоритмы в Python (линейная регрессия)
Машинное обучение 101 Все алгоритмы в Python (линейная регрессия)
Создание популярного курса машинного обучения профессора Эндрю на Coursera. Все задания на Python.
В этом блоге я расскажу вам о выполнении самых популярных заданий курса машинного обучения, доступных в Интернете и представленных профессором Эндрю Нг. Начнем с линейной регрессии.
Первое задание — построить алгоритм линейной регрессии
Обратите внимание, что исходный pdf-файл, который используется для описания..
Линейная регрессия
Основная цель линейной регрессии — найти наиболее подходящую линию, описывающую линейную связь между зависимой переменной (целевой переменной) и независимыми переменными (признаками).
Простая линейная регрессия
y = β0 + β1x
Где y — зависимая переменная, x — независимая переменная, β0 — точка пересечения и β1 — наклон (коэффициент) . Отрезок представляет собой значение, когда независимая переменная равна нулю, а наклон представляет собой единичное изменение независимой..
Регрессионные модели и их приложения в машинном обучении
Регрессия — это контролируемый метод обучения, используемый в машинном обучении для моделирования связи между входными переменными (признаками) и непрерывной целевой переменной.
Вот несколько различных моделей регрессии и их приложения в машинном обучении.
Линейная регрессия. Линейная регрессия предполагает линейную связь между входными объектами и целевой переменной. Он подгоняет линию к данным, минимизируя сумму квадратов разностей между прогнозируемыми и фактическими значениями...
