Публикации по теме 'linear-regression'
Все, что вам нужно знать о линейной регрессии
Линейная регрессия - один из наиболее широко используемых алгоритмов искусственного интеллекта в реальных задачах машинного обучения - благодаря его простоте, интерпретируемости и скорости! Теперь мы поймем, что стоит за работой этого алгоритма в ближайшие несколько минут!
Что такое линейная регрессия?
Линейная регрессия пытается смоделировать взаимосвязь между двумя переменными, подгоняя линейное уравнение к наблюдаемым данным. Одна переменная считается независимой..
Частиквентист против байесовского: линейная регрессия
Независимо от того, какие учебники по машинному обучению у вас есть, первая модель, которую они охватывают, скорее всего, будет: линейная регрессия. Это простой, интуитивно понятный и стимулирующий наш ум, чтобы глубже погрузиться в мир машинного обучения.
Линейную регрессию можно интуитивно интерпретировать как с частотной, так и с байесовской точки зрения, о чем я хотел бы рассказать в этом посте.
Линейная регрессия: определение и концепции
В линейной регрессии мы хотим..
Линейная регрессия за 2 минуты (с использованием PyTorch)
Линейная регрессия за 2 минуты (с использованием PyTorch)
Это вторая часть серии Primer Series PyTorch.
Линейная регрессия - это линейный подход к моделированию взаимосвязи между входными данными и прогнозами.
Мы находим "линейное соответствие" данным.
Подгонка: мы пытаемся предсказать переменную y, подгоняя кривую (здесь линия) к данным. Кривая линейной регрессии следует линейной зависимости между скалярной (x) и зависимой переменной.
Создание моделей в PyTorch..
Линейная регрессия с нуля в Python БЕЗ Scikit-learn
В этом руководстве я кратко ознакомлюсь с одним из наиболее часто используемых алгоритмов машинного обучения, линейной регрессией, а затем мы узнаем, как реализовать его с помощью метода наименьших квадратов с нуля в python без sci-kit. -учиться. Мы также рассмотрим интерпретацию R в квадрате в регрессионном анализе и то, как его можно использовать для измерения качества регрессионной модели.
Линейная регрессия - это тип алгоритма прогнозного анализа, который показывает линейную связь..
Линейная регрессия с нуля
Машинное обучение
Линейная регрессия с нуля
Простая реализация на Python
Цель этой статьи - понять основные принципы линейной регрессии. Итак, мы не будем использовать какие-либо библиотеки, которые сделали бы это за нас. Однако мы сравним нашу реализацию с функцией линейной регрессии модуля sklearn.linear_model .
Прежде чем мы начнем реализовывать линейную регрессию, давайте разберемся с ее логикой на примере.
Допустим, мы хотим оценить цены на жилье в вашем городе. Мы..
Что такое линейная регрессия?!?!?!?!?!
Вступление:
Итак, в сегодняшнем посте мы рассмотрим алгоритм линейной регрессии. Я стремлюсь разбить его на простые термины и обобщить для всех вас!
О:
Линейная регрессия — моделирует отношение
Независимые переменные идут по оси X.
Зависимые переменные идут по оси Y.
Если они оба увеличиваются, это положительные отношения.
Если при увеличении X Y уменьшается, это отрицательная связь.
Он используется для прогнозирования значений непрерывных переменных.
Выгода:
Его..
Понимание линейной регрессии
Линейная регрессия в машинном обучении — это тип алгоритма обучения с учителем, который показывает линейную связь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Он находит, как значение зависимой переменной изменяется по отношению к значению независимых переменных. Линейную регрессию можно использовать для прогнозирования и прогнозирования.
Типы линейной регрессии
1) Простая линейная регрессия. Простая линейная регрессия — это тип регрессионного..
