Публикации по теме 'linear-regression'
Геометрическая интерпретация линейной регрессии
Поймите, как получить функцию стоимости линейной регрессии с использованием геометрической интерпретации и внедрить алгоритм с нуля.
Линейная регрессия — это линейный подход к моделированию взаимосвязи между скалярным откликом (или зависимой переменной) и одной или несколькими независимыми переменными (или независимыми переменными). С точки зрения геометрической интерпретации, алгоритм линейной регрессии пытается найти плоскость или линию, которая наилучшим образом соответствует точкам..
МОДЕЛЬ РЕГРЕССИИ
В этой статье мы увидим, как в Python строится регрессионная модель. Во-первых, давайте поговорим о том, что на самом деле означает регрессионный анализ.
Регрессионный анализ фокусируется на взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными, тогда как линейная регрессия фокусируется на взаимосвязи. только между двумя переменными.
Давайте посмотрим на уравнения простой линейной регрессии и множественной линейной регрессии.
Здесь y -..
Линейная регрессия - и многое другое (одномерная)
(Серия ISLR на Python)
Эта статья является частью нашей серии ISLR, в которой мы постараемся охватить несколько примеров из упражнений из книги Введение в статистическое обучение и обсудить их подробно. Идеальной аудиторией для этих статей будет тот, кто начинает с регресса или хочет освежиться.
В этой статье в основном рассматривается использование диагностических графиков при анализе и улучшении моделей линейной регрессии.
Предположение . Читатель имеет базовые представления..
Предположения линейной регрессии
Эта статья является продолжением Основ линейной регрессии . Вы можете прочитать то же самое здесь . Мы завершили статью примечанием о том, какие данные подходят для LR. Прежде чем квалифицировать LR для запуска данных, необходимо проанализировать набор данных. . Если одно или несколько из этих предположений нарушены, то результаты нашей линейной регрессии могут быть безрассудными или даже вводящими в заблуждение.
Прежде чем перечислить их, давайте дадим несколько определений...
Регресс
Регрессия - это метод, используемый для моделирования и анализа взаимосвязей между переменными, а зачастую и того, как они вносят свой вклад и связаны с получением определенного результата вместе. Здесь мы обсудим два типа регрессии.
1. Линейная регрессия: -
Линейная регрессия относится к регрессионной модели, полностью состоящей из линейных переменных. Начиная с простого случая, линейная регрессия с одной переменной - это метод, используемый для моделирования взаимосвязи между..
Введение в машинное обучение - изучение линейной и логистической регрессии
Привет, мир!
Добро пожаловать в мое первое руководство по машинному обучению, в котором я собираюсь объяснить, как начать работу с одной из самых популярных областей 21 века:
«МАШИНА ОБУЧЕНИЕ»
Теперь, чтобы узнать о нем больше, сначала нам нужно узнать об основной ветви, на которой он основан, а именно об искусственном интеллекте .
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (ИИ) - это способность цифрового компьютера или управляемого компьютером..
Многомерная линейная регрессия с нуля
Следующий код реализует многомерную линейную регрессию с нуля. Код строится с того места, где мы остановились в простой линейной регрессии ( https://medium.com/@surajsubramanian2000/simple-linear-regression-from-scratch-9e073185cdab ).
Представление нашей гипотезы в виде функции нескольких параметров является мощным и необходимым. Следовательно, многомерная линейная регрессия широко используется, и это действительно мощный алгоритм.
Импорт необходимых пакетов
numpy : для..
