Публикации по теме 'linear-regression'
Линейная регрессия простыми словами
Линейная регрессия помогает прогнозировать будущие результаты с помощью простых методов машинного обучения.
Что такое SLR?
Простая линейная регрессия - это метод машинного обучения, который включает независимую переменную x и зависимую переменную y, построив график между x и y, мы можем определить значение y для любого значения x.
Уравнение для SLR имеет вид
Здесь,
y_hat : это прогнозируемые значения
b_not : - это точка пересечения оси Y
b_one : - это коэффициент при x..
Понимание математики, лежащей в основе линейной регрессии, часть II
Изучение линейной регрессии: математические основы, преимущества и ограничения
Во второй части этого обзора основ линейной регрессии мы продолжим с того места, где остановились. Если вы не читали часть 1 , я настоятельно рекомендую вам это сделать.
В части 1 мы обсудили регрессию на высоком уровне и выполнили проектирование функций в наборе данных Facebook-Comment-Prediction. Наша цель - предсказать количество комментариев к сообщению с учетом различных функций. После..
Понимание линейной регрессии
КОДЕКС
Понимание линейной регрессии
В этом блоге мы поймем, вероятно, самый простой алгоритм машинного обучения - линейную регрессию.
Вступление
Линейная регрессия - это алгоритм, который линейно моделирует переменные взаимосвязи. Когда мы говорим о взаимосвязи, это происходит между нашей зависимой переменной и независимой (ыми) переменной (ами). В этом алгоритме мы создаем «линейную» линию регрессии таким образом, чтобы она «соответствовала» нашему набору данных. Это..
Линейная регрессия с загрузкой
Были и другие, которые пробились на вершину с самой низкой ступеньки с помощью своих ботинок.
Эта статья основана на моих статьях Linear Regression и Bootstrap Resampling .
Для читателей, склонных к литературе, подзаголовком является цитата из «Улисса» 1922 года Джеймса Джойса! Термин «бутстрап» появился в литературе, но не от Джойса. Это употребление означает: улучшать себя собственными усилиями - дальнейшее развитие, охватывающее метафоры для ряда самоподдерживающихся..
Ваш первый алгоритм машинного обучения - SLR
простая линейная регрессия (SLR)
Линейная регрессия - один из наиболее широко используемых методов для построения будущих прогнозов и прогнозов. что такое линейная регрессия ?? Проще говоря, линейная означает Линия, а регрессия означает прогнозирование непрерывных значений. Это часть контролируемого обучения .
Простая линейная регрессия - это регрессионная модель, которая позволяет нам определить и изучить взаимосвязи между двумя непрерывными переменными . Одна переменная -..
Построение линейной регрессии с помощью PySpark и MLlib
Apache Spark стал одним из наиболее часто используемых и поддерживаемых инструментов с открытым исходным кодом для машинного обучения и анализа данных.
В этом посте я помогу вам начать использовать Apache Spark’s spark.ml Linear Regression для прогнозирования цен на жилье в Бостоне. Наши данные взяты из Конкурса Kaggle: стоимость жилья в пригородах Бостона . Для каждого наблюдения за домом у нас есть следующая информация:
ПРЕСТУПНОСТЬ - уровень преступности на душу населения..
Каковы предположения линейной регрессии относительно остатков?
a) Предположение о нормальности : предполагается, что ошибки ε(i) нормально распределены. Если остатки не распределены нормально, их случайность теряется, что означает, что модель не может объяснить связь в данных.
b) Предположение о нулевом среднем : предполагается, что остатки имеют среднее значение, равное нулю, т. е. члены ошибок обычно распределяются вокруг нуля.
c) Предположение о постоянной дисперсии : предполагается, что остаточные члены имеют одинаковую (но..
