Публикации по теме 'linear-regression'
Линейная регрессия с проектом прогнозирования продаж
Линейная регрессия — это алгоритм машинного обучения, основанный на обучении с учителем. Он выполняет задачу регрессии. Регрессия моделирует целевое значение прогноза на основе независимых переменных. Он в основном используется для выяснения взаимосвязи между переменными и прогнозирования.
Он выполняет задачу прогнозирования значения зависимой переменной (y) на основе заданной независимой переменной (x). Итак, этот метод регрессии обнаруживает линейную зависимость между x (вход) и y..
Как я исправил свой нарушенный сон с помощью машинного обучения.
Анализ сна с использованием линейной регрессии и визуализации .
Крепкий сон - мечта…?
Вы помните, когда в последний раз спали как младенец? Я уверен, что большинству из вас даже не нужно задумываться, чтобы ответить на такой вопрос. Если вы один из этих людей, то я уверен, что вы сможете рассказать мне о том, каково это ворочаться, пока не найдете правильную мысль, на которой нужно сосредоточиться, просто чтобы вы могли спать! Поверьте, иногда это похоже на борьбу с собственным..
Линейная регрессия с PyTorch
Линейная регрессия - это подход, который пытается найти линейную связь между зависимой переменной и независимой переменной путем минимизации расстояния, как показано ниже.
В этом посте я покажу, как реализовать простую модель линейной регрессии с помощью PyTorch .
Давайте рассмотрим очень простое линейное уравнение, то есть y = 2x + 1 . Здесь «x» - независимая переменная, а y - зависимая переменная. Мы будем использовать это уравнение для создания фиктивного набора данных,..
Основы науки о данных - линейная регрессия
Введение в классический подход к прогнозному моделированию.
Линейная регрессия часто игнорируется в науке о данных. Простая в реализации и интуитивно простая, от нее часто отказываются в пользу более современных алгоритмов, считая, что регрессия устарела, устарела и является инструментом для статистиков. Однако, чтобы понять причудливые вещи, необходимо понимание основ, поэтому сегодня мы собираемся изучить, как работает регрессия, чтобы дать современным алгоритмам больше контекста...
Линейная регрессия pt. 3
В этой части моей серии о линейной регрессии я думаю, что это хорошая возможность представить линейную алгебру, которая используется в линейной регрессии. Если вы следили за моими предыдущими сообщениями , вы видели, что модель простой линейной регрессии (SLR) может быть представлена следующим образом:
Интерпретация этой модели будет включать временное игнорирование члена ошибки эпсилон и наблюдение за тем, что существует «идеальная линия регрессии», которая проходит через линейно..
Машинное обучение: краткий обзор — для начинающих
Огромное количество данных, таких как тексты, звуки, изображения и фильмы, а также широкий спектр личных данных, таких как журналы поиска, записи о покупках и история диагнозов, доступны в наши дни и известны как большие данные . Извлечение полезных знаний из данных называется интеллектуальным анализом данных , а машинное обучение является ключевой технологией для извлечения полезных знаний.
Типы машинного обучения
Машинное обучение можно разделить на следующие категории: 1...
Все модели неверны: неделя 3, погружение в науку о данных
Выбор модели в машинном обучении и результаты моего первого конкурса Kaggle.
Известный статистик Джордж Бокс сделал часто цитируемое наблюдение: «Все модели ошибочны». Основываясь на моем опыте создания и интерпретации финансовых моделей, я вынужден согласиться. Модели - это ошибочная попытка описать сложные отношения простыми терминами, при этом делая ряд предположений. Однако модели тоже полезны. У них есть сила сделать нашу жизнь лучше.
Прогноз погоды - отличный пример силы..
