Публикации по теме 'linear-regression'
Нормальные уравнения
Случайная альтернатива градиентному спуску
В то время как у нас может быть итеративный подход для минимизации нашей функции стоимости (функции ошибки) с градиентным спуском. Есть еще один способ напрямую найти минимизированное значение θ.
Если бы вы спросили меня, я бы сказал, что НОРМАЛЬНОЕ УРАВНЕНИЕ — это просто аналитический способ прямого нахождения соответствующих значений θ для нашей гипотезы h(x). Но если это так, то Почему это время от времени? или Почему мы не можем..
Линейная регрессия
Линейная регрессия
Внедрите несколько методов линейной регрессии в набор данных о ценах на жилье в Бостоне с помощью Scikit-learn.
импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать numpy как np импортировать pandas url = «https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv ' имена = ['длина чашелистика', 'ширина чашелистика', 'длина лепестка', 'ширина лепестка', 'класс'] набор данных = pandas.read_csv(url, имена = имена) X, Y = набор данных['длина лепестка'],..
1 - Проекты Scala ML: претензии по страхованию
В этой серии постов я собираюсь показать приложения и практический пример того, как использовать Scala и его функции. В частности, все примеры взяты из этой книги: Scala Machine Learning Projects . Я нашел Scala ML Projects очень интересным чтением, и я думаю, что хорошо поддерживать обновленный репозиторий, где пользователи могут легко получать ввод файлы и быть в курсе текущих обновлений Scala.
В настоящее время я использую эти ноутбуки на Scala 2.12. Если вы хотите запустить..
Прогнозирование цен при продаже дома в округе Кинг, штат Вашингтон.
У машинного обучения есть множество замечательных приложений, и предсказание цены продажи дома является популярным. «Обычный» потребитель может не знать, но алгоритмы машинного обучения повсюду. Просмотрите дома на Zillow, и вы можете не осознавать впечатляющую работу, проделанную под капотом продукта.
Именно тогда пришло время проявить многомерную линейную регрессию. Линейная регрессия — отличный метод машинного обучения, который моделирует множество независимых переменных (их могут..
Линейная регрессия: от нуля до героя!
Жуткий дом? Хотите продать его? Ну, линейная регрессия может помочь вам избавиться от вашего дома
У вас есть дом, и теперь вы хотите его продать, потому что узнали, что в вашем доме происходят паранормальные явления.
Теперь вы хотите установить подходящую цену за свой дом, чтобы не столкнуться с какими-либо потерями.
Вы умны, поэтому вы наносите цены на все дома (в вашем районе), которые были проданы, по отношению к квадратным футам дома.
Чтобы получить смету цены, вы либо..
ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ с градиентным спуском, основной алгоритм машинного обучения.
Когда мы говорим об алгоритмах машинного обучения, первый и самый простой алгоритм, который приходит на ум, - это линейная регрессия. Итак, давайте углубимся в то, что такое линейная регрессия, ее формула, интуиция, преимущества и недостатки.
Этот пост не будет подробным введением в линейную регрессию и градиентный спуск, а будет кратким по существу резюме линейной регрессии.
Начнем с уравнения линейной регрессии,
Чтобы обучить модель линейной регрессии, мы должны найти то..
Градиентный спуск с Python
Что такое градиентный спуск?
В машинном обучении наиболее важной темой является градиентный спуск.
Градиентный спуск - это итерационный процесс, это алгоритм оптимизации первого порядка.
мы используем градиентный спуск для обновления параметров нашей модели.
Идея очень проста, просто нужна математика в средней школе.
Мы можем применить это к линейной регрессии и нелинейной регрессии.
мы знаем, что Формула среднеквадратичной ошибки
Если мы дифференцируем это, мы..
