Публикации по теме 'linear-regression'
Серия машинного обучения: регрессия-3 (дополнительные примеры)
Ранее мы изучили основы регрессии с использованием набора данных о диабете, а затем узнали, как визуализировать данные с помощью набора данных о тыкве. Теперь мы углубимся в алгоритмы регрессии, чтобы углубить наши знания.
Мы собираемся сосредоточиться на базовой линейной регрессии и полиномиальной регрессии.
Базовая линейная регрессия
Как мы уже обсуждали, линейная регрессия показывает линейную связь между независимой переменной и зависимой переменной.
Линия, которую мы..
Все, что вам нужно знать об алгебре линейной регрессии, чтобы быть готовым к собеседованию
Вся алгебра, которую вам нужно знать о линейной регрессии, чтобы быть готовым к собеседованию
Линейная регрессия (LR) - один из самых простых и важных алгоритмов в науке о данных. Собираетесь ли вы на собеседование для работы в области науки о данных, анализа данных, машинного обучения или количественных исследований, вам может потребоваться ответить на конкретные вопросы по алгебре о LR. Вот все, что вам нужно знать, чтобы быть уверенным в своих знаниях LR.
Примечание: эта статья..
Приближаемся к конкурсу на Kaggle: Avito Demand Prediction Challenge (часть 3 — линейная регрессия)
Проведя последние 2 статьи ( здесь и здесь ), играя с данными в конкурсе Kaggle, сегодня я начну строить базовую модель. Я думаю, что начну с чего-то простого, например, с модели линейной регрессии. Линейная регрессия должна идеально подходить здесь, поскольку у нас есть ряд независимых переменных, каждая из которых пытается описать нашу зависимую переменную Deal_Probability. Что пытается сделать линейная регрессия, так это сформировать линейное уравнение, описывающее закономерность..
Простая регрессия в R (с участием 2 переменных)
На самом деле это первый учебник, который я когда-либо писал в Интернете.
Мне очень понравилось писать этот урок, и я планирую написать больше.
Поэтому, пожалуйста, оставьте комментарий, если вам понравилось, или если у вас есть какие-либо предложения по улучшению содержания.
Учебник не затрагивает основ программирования на R, а скорее погружается прямо в ту часть, где начинается самое интересное. Вы можете изучить основы за 2 часа из любого места, включая официальную документацию..
Линейная регрессия, объясненная с помощью Python
Простая линейная регрессия, объясненная с помощью Python
Разъяснено в деталях, которые легко понять
Цель линейной регрессии - найти взаимосвязь между функциями, а затем использовать ее для прогнозирования будущего с допущением о существующей линейной корреляции.
Исследовательский анализ данных
В этом примере мы будем использовать следующий набор данных.
x = [5, 4, 3, 6, 8, 1, 9, 2, 7]
y = [10, 9, 6, 14, 14, 2, 17, 5, 13]
Просто взглянув на данные, мы могли догадаться, есть ли..
Простая линейная регрессия: прогноз цен на жилье Kaggle
Введение
Если вы заинтересованы в построении прогностических моделей, но не знаете, с чего начать, эта статья поможет вам создать простую модель линейной регрессии в Python . Я использовал здесь набор данных о конкуренции цен на жилье, доступный на Kaggle. Если вы новичок в области науки о данных, как и я, то Kaggle — хорошее место для начала. Здесь вы можете :
Создавайте прогностические модели Соревнуйтесь с другими участниками Получите новые знания о различных видах..
Линейная регрессия в двух словах
Линия регрессии – это линия, описывающая, как переменная количественного ответа y изменяется при изменении предиктора (X).
Линейная регрессия – это алгоритм машинного обучения, в котором непрерывная целевая переменная y предсказывается с помощью линейного выражения одной или нескольких переменных-предикторов. (Х1, Х2, …, Хп)
Здесь я упомянул всего понемногу о линейной регрессии.
(Выражение линейной регрессии, предположения о линейной регрессии, недостатки и код Python о том,..
