Публикации по теме 'linear-regression'


Множественная линейная регрессия с взаимодействиями, выявленными генетическим программированием
Как справиться с линейной регрессией, когда между ними больше переменных и взаимодействий с наиболее распространенными библиотеками Python, а также новый подход к генетическому программированию, который значительно улучшает результат. У всех нас был какой-то опыт линейной регрессии. Это один из наиболее часто используемых методов регрессии. Почему? Потому что это просто объяснить и легко реализовать. Но что происходит, когда у вас более одной переменной? Как вы можете справиться с..
Кураторские ресурсы, чтобы преуспеть в машинном обучении 6.1
Сложение и скалярное умножение Сложение и вычитание выполняются по элементам , поэтому вы просто добавляете или вычитаете каждый соответствующий элемент: [ acbd ]+[ wyxz ]=[ a + wc + yb + xd + z ] Вычитание матриц: [ acbd ]−[ wyxz ]=[ a − wc − yb − xd − z ] Чтобы сложить или вычесть две матрицы, их размеры должны быть одинаковыми . При скалярном умножении мы просто умножаем каждый элемент на скалярное значение: [ acbd ]∗ x =[ a ∗ xc ∗ xb ∗ xd ∗ x ] При..
Компромисс дисперсии смещения
Привет, ребята, сегодня мы поговорим об очень важной концепции машинного обучения, которая используется во всей области машинного обучения. Что такое предвзятость? Смещение — это мера ошибки, которая рассчитывается между средним прогнозом и правильным значением. Она также известна как Ошибка смещения . Это мера того, насколько прогнозы далеки от исходного значения. Большое смещение в модели может привести к тому, что алгоритм упустит соответствующие отношения между функциями и..
Переоснащение против недообучения в линейной регрессии
В предыдущих курсах мы представили линейную и логистическую регрессию для моделирования переменной Y, которая является дискретной или непрерывной из одной или нескольких переменных Xi. Во всех примерах, использованных для иллюстрации этой техники, моделирование было относительно простым, переменная Y обычно моделируется линией, параметризованной переменными Xi, но это моделирование не может применяться каждый раз, необходимо выбирать водную модель по нашим данным, чтобы иметь наилучшее..
Прогнозы по акциям - внутридневная торговля
В современном мире, с большим развитием компьютерных наук и быстрорастущей кремниевой промышленностью, акции являются одним из основных активов, на которые люди рассчитывают. Большинство людей с глубоким знанием рынка, статистикой и большим чутьем вкладывают свои кровно заработанные деньги в акции компаний. А еще у нас есть люди, которых называют «любителями риска», которые верят в понимание коммерции, текущих событий и математики. Они являются основными игроками в мире внутридневной..
Лучший оптимизационный алгоритм градиентного спуска
На теоретическом уровне градиентный спуск - это алгоритм, который минимизирует функции. Основная цель алгоритма градиентного спуска - минимизировать функцию стоимости. Это алгоритмы оптимизации для минимизации ошибок. (разница фактического значения и прогнозируемого значения) По сути, он просто делает то, что мы делали вручную - меняет тета-значения или параметры, бит за битом, пока мы не найдем желаемый минимум . Понять на примере Предположим, вы находитесь на вершине..
Прогнозирование цен на подержанные автомобили
Мотивация Недавно я принял два решения о покупке автомобиля за последние 6 месяцев. Хотя оба раза я покупал новую машину, при принятии решения я смотрел на рынок подержанных автомобилей. Я провел гораздо больше времени, рассматривая подержанные автомобили, чем новые автомобили, хотя мое окончательное решение было в пользу новой машины. Одной из основных причин этого является высокая дисперсия и неопределенность при покупке подержанного автомобиля. Большое количество предоставляемых..