Публикации по теме 'linear-regression'
Data Scientist Must Know — Краткое руководство по линейной регрессии в RStudio
Краткое руководство по линейной регрессии в RStudio
Когда дело доходит до моделей машинного обучения, линейная регрессия является самой простой, но эффективной доступной моделью. Он действительно старый, датируемый 1800-ми годами, но надежный. Если вы только начинаете свое путешествие по науке о данных, вы обязательно столкнетесь с этой моделью. Этот пост призван познакомить вас с линейной регрессией с использованием RStudio. Затрагиваемыми темами являются процесс построения и..
Что такое линейная регрессия
Что такое линейная регрессия?
Линейная регрессия — это статистический метод моделирования связи между одной или несколькими независимыми переменными (также известными как предикторы) и одной зависимой переменной (также известной как ответ или результат). Цель линейной регрессии — найти наиболее подходящую линию через набор точек данных, где линия определяется линейным уравнением формы y = MX + b, где y — зависимая переменная, x — независимая переменная. , m — наклон линии, а b — точка..
ПОНИМАНИЕ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ
Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования линейной зависимости между зависимой переменной (также известной как переменная отклика) и одной или несколькими независимыми переменными (также известными как независимые переменные). Он используется для прогнозирования значения зависимой переменной на основе значений независимых переменных.
В модели линейной регрессии предполагается, что зависимая переменная является линейной функцией независимых переменных..
Подкатегории в контролируемом обучении
Оператор предоставляет алгоритму машинного обучения известный набор данных, который включает в себя желаемые входные и выходные данные, и алгоритм должен найти метод, чтобы определить, как получить эти входные и выходные данные. В то время как оператор знает правильные ответы на задачу, алгоритм выявляет закономерности в данных, учится на наблюдениях и делает прогнозы. Алгоритм делает прогнозы и корректируется оператором — и этот процесс продолжается до тех пор, пока алгоритм не..
Прогнозирование успеваемости учащихся с помощью машинного обучения
Успех в учебе имеет решающее значение. Взрослые, добившиеся успехов в учебе, с большей вероятностью будут иметь возможности на работе. Кроме того, взрослые, достигшие успехов в учебе, менее склонны к преступной деятельности.
Не все студенты имеют одинаковый жизненный опыт. Некоторые учащиеся пользуются полной поддержкой своих семей, а также есть учащиеся, в чьих семьях отсутствует гармония. Многие вещи могут повлиять на успех студента в академии. С этой целью я создам модель..
Пять препятствий, с которыми сталкивается линейная регрессия
Эти пять препятствий могут возникнуть при обучении модели линейной регрессии на вашем наборе данных.
Линейная регрессия - один из самых тривиальных машинных алгоритмов. Интерпретируемость и простые в обучении черты делают этот алгоритм первым шагом в машинном обучении. Будучи немного менее сложной, линейная регрессия действует как одна из фундаментальных концепций в понимании более высоких и сложных алгоритмов.
Чтобы узнать, что такое линейная регрессия? Как мы его тренируем? Как..
Градиентный спуск с нуля — Учебное пособие, часть. 1 (~ 6,6 потери)
Всем привет!
В следующих статьях мы расскажем, как с с нуля создать свою собственную модель для классификации набора данных MINST, состоящего из рукописных цифр. Это «внутренний» взгляд на то, как работают модели глубокого обучения, который позволит вам лучше оптимизировать используемые модели.
Основные шаги по созданию классификатора машинного обучения из курса FastAI следующие:
Инициализировать веса Сделать прогноз Рассчитайте, насколько хороша модель (т. е. потеря между..
