Публикации по теме 'linear-regression'


Начните свое путешествие по машинному обучению прямо сейчас
Сегодня спрос на инженеров машинного обучения и специалистов по обработке данных значительно превышает предложение. Большинство студентов вначале пугаются, когда слышат термин «машинное обучение». Они думают, что это какая-то причудливая и сложная вещь, позвольте мне заверить вас, что это довольно просто, как только вы это поймете, и если вы просто прочитаете эту статью, она определенно поможет в запуске вашего машинного обучения. путешествие. Хотите прочитать эту историю позже?..
Объяснение математики линейной регрессии в формате кода
Нам нужно разработать линейную регрессию без пакетов scikit или sklearn в нескольких сценариях, таких как (гибкое изменение формул кода в зависимости от требований…). Большинство людей путают математические формулы линейной регрессии с форматом матричного кода (кода программирования). Чтобы преодолеть путаницу, выполните следующие шаги. Функция стоимости: функция стоимости или функция потерь отличается между оценочным значением (= произведением значений признаков [X] и веса [ θ ])..
Базовые математические навыки для науки о данных
Наука о данных , Математика Базовые математические навыки для науки о данных Математические навыки помогут вам избежать ошибок, связанных с использованием алгоритмов машинного обучения в качестве инструментов черного ящика. Могу ли я стать специалистом по анализу данных, не имея математического образования или совсем не разбираясь в этом? Какие базовые математические навыки необходимы для практики обработки данных? Существует так много замечательных пакетов или библиотек,..
Линейная регрессия Для новичков за 5 минут
Линейная регрессия стала проще Линейная регрессия для новичков за 5 минут линейная регрессия в машинном обучении Что такое линейная регрессия? Это контролируемый алгоритм машинного обучения, который наилучшим образом соответствует линейной зависимости между независимыми переменными ( входными данными ) и зависимой переменной ( выходными данными ) для заданных данных. Машинное обучение с учителем : - означает, что изначально нам были предоставлены некоторые данные вместе с..
Прогнозирование прибыли / успеха стартапов с использованием множественной линейной регрессии в Python
При построении этой модели с использованием множественной линейной регрессии мы имеем дело с набором данных, который содержит подробную информацию о 50 стартапах и предсказывает прибыль нового стартапа на основе определенных характеристик. Для венчурных капиталистов это может быть благом в отношении того, следует ли им инвестировать в конкретный стартап или нет. Допустим, вы работаете на венчурного капиталиста, и ваша фирма наняла вас в качестве специалиста по данным, чтобы получить..
Введение в линейную регрессию для науки о данных
"НАЧИНАЯ" Введение в линейную регрессию с Python Обзор одного из самых популярных алгоритмов машинного обучения Вступление В мире машинного обучения, где люди находят творческие способы, а машины находят творческие способы решения проблем, немногие алгоритмы столь же популярны, как линейная регрессия. Проще говоря, линейная регрессия относится к машинному обучению, как Йода к «Звездным войнам»: она очень старая, ее легко игнорировать, но она очень эффективна. Если вы хотите..
Логистическая регрессия в реальной жизни: построение модели классификации ежедневной производительности
Логистическая регрессия - это модель классификации машинного обучения с довольно запутанным названием! Название заставляет задуматься о линейной регрессии , но оно не используется для предсказания неограниченного, непрерывного результата. Вместо этого это модель статистической классификации, она дает вам вероятность того, что наблюдение принадлежит определенному классу. Логистическая регрессия используется во многих областях науки. В Обработке естественного языка (НЛП) он..