Публикации по теме 'linear-regression'
Линейная регрессия с градиентным спуском с нуля в Python
Всем привет, это моя первая публикация на Medium. Для начала я подумал, что было бы лучше опубликовать довольно простой пост. Я решил реализовать линейную регрессию с градиентным спуском без использования какой-либо доступной библиотеки ML, потому что большинство библиотек помогают нам выполнять линейную регрессию, не раскрывая нам внутреннюю работу алгоритма.
Линейная регрессия - это базовая модель, которая учится отображать линейные входы на линейные выходы. Например, мы можем..
Использование модели машинного обучения для прогнозов
Машинное обучение - это отрасль в области искусственного интеллекта. Он основан на данных обучения и в настоящее время широко используется для выявления полезных шаблонов и принятия решений на основе данных.
Прежде чем применять модели машинного обучения, мы должны понять проблему, которую вы собираетесь решать, и ее среду. Затем, проанализировав сложность проблемы, необходимо выбрать подходящую модель машинного обучения.
В этой статье мы проверим, существует ли связь между влажностью и..
Линейная регрессия в машинном обучении
Линейная регрессия в машинном обучении
Существует два типа алгоритмов или задач машинного обучения с учителем: регрессия и классификация.
• Классификация - Классификация - это процесс категоризации данного набора данных по классам, он может выполняться как для структурированных, так и для неструктурированных данных. Процесс начинается с прогнозирования класса заданных точек данных. Классы часто называют целевыми, метками или категориями.
Пример - спам, проверка неплательщика в..
Линейная регрессия
Более простое интуитивное объяснение.
Линейная регрессия - это известный алгоритм контролируемого обучения, используемый для прогнозирования выходных данных с действительными значениями. Модель линейной регрессии представляет собой линейную комбинацию характеристик входных примеров.
A note on the notation. x_{i} means x subscript i and x_{^th} means x superscript th.
Представление данных
Как обсуждалось в определении, линейная регрессия - это алгоритм обучения с учителем, поэтому..
Простое объяснение линейных слоев
Часть серии о разных типах слоев в нейронных сетях.
Многие люди воспринимают нейронные сети как черную магию. У всех нас иногда есть склонность думать, что за архитектурой нейронной сети нет никакого объяснения или логики. Мы хотели бы верить, что все, что мы можем сделать, это просто попробовать случайный выбор слоев, добавить к нему некоторую вычислительную мощность (графические процессоры / TPU) и просто лениво ждать.
Хотя не существует строгой формальной теории о том, как..
Развивайте интуицию машинного обучения через игру
Использование максимальной вероятности, чтобы показать, почему мы минимизируем сумму квадратов остатков в линейной регрессии
Сводка
Пытаясь глубже понять математические концепции машинного обучения, я обнаружил, что довольно легко запутаться в уравнениях. Моя цель — продемонстрировать, как вы можете экспериментировать с графиками и базовой математикой, чтобы развить интуицию машинного обучения. В частности, я хотел бы показать на простом примере, почему мы минимизируем сумму..
Основы линейной регрессии
Что такое линейная регрессия
Линейная регрессия — это метод обучения под наблюдением, позволяющий найти лучшую линию тренда/линию регрессии.
Введение
Линейная регрессия моделирует взаимосвязь между двумя переменными (зависимой и независимой) путем подгонки линейного уравнения к заданным или наблюдаемым данным.
Независимая переменная: переменная, значение которой не зависит от других переменных в наборе данных.
Зависимая переменная: переменная, значение которой зависит от..
