Публикации по теме 'linear-regression'
Что нужно и что нельзя делать при регрессионном анализе
Проект моделирования
Итак, вы аналитик, и вы, наконец, получаете долгожданный проект, придумывая модель для прогнозирования ключевого показателя продаж. Или, может быть, ваша команда занимается статистикой, и вам нужно сообщить или придумать модель для анализа ваших данных. Возможно, вы аналитик по маркетингу, и вам нужно обработать некоторые цифры, чтобы предсказать, насколько эффективны рекламные доллары для привлечения новых клиентов.
Независимо от профессии, вы знаете, что..
Основы линейной регрессии и методы регуляризации
Полное руководство по всем регрессиям, Ridge, Lasso и Elastic Net Regression.
Линейная регрессия
Линейная регрессия — это самый простой и наиболее широко используемый статистический метод прогнозного моделирования. По сути, это дает нам уравнение, в котором наши функции являются независимыми переменными, от которых зависит наша целевая переменная.
Здесь Y — зависимая переменная, X — независимая переменная, а тета — коэффициенты. Коэффициенты — это весовые коэффициенты,..
Интуиция функции затрат 1
Если мы попытаемся представить это в визуальных терминах, наш набор обучающих данных будет разбросан в плоскости x-y. Мы пытаемся провести прямую линию ( hθ ( x )), которая проходит через эти разбросанные точки данных.
Наша цель - получить лучшую возможную линию. Наилучшая возможная линия будет такой, чтобы средние квадраты вертикальных расстояний разбросанных точек от линии были наименьшими. В идеале линия должна проходить через все точки нашего обучающего набора данных. В таком..
Градиентный спуск
Итак, у нас есть функция гипотезы, и у нас есть способ измерить, насколько хорошо она согласуется с данными. Теперь нам нужно оценить параметры в функции гипотезы. Вот тут-то и приходит на помощь градиентный спуск
Представьте, что мы строим график нашей функции гипотезы на основе ее полей θ 0 и θ 1. Мы поместили θ 0 на ось x и θ 1 на ось y, а функция стоимости - на вертикальную ось z. Точки на нашем графике будут результатом функции стоимости, использующей нашу гипотезу с..
Машинное обучение | Линейная регрессия
Линейная регрессия | Машинное обучение
Алгоритм линейной регрессии применяется к задаче контролируемого обучения. Контролируемое обучение - это обучение модели на помеченном наборе данных. Помеченный набор данных - это набор, который имеет как входные, так и выходные параметры.
Модели регрессии определяют значение прогноза на основе независимых переменных. Модель регрессии исследует взаимосвязь между зависимой переменной (выход) и независимыми переменными (входные данные)...
Линейная регрессия
линейная регрессия — это линейный подход к моделированию связи между скалярным ответом и одной или несколькими независимыми переменными (также известными как зависимые и независимые переменные ). Случай с одной независимой переменной называется простой линейной регрессией ; если их больше одного, процесс называется множественная линейная регрессия . Этот термин отличается от многомерной линейной регрессии , где прогнозируется несколько коррелированных зависимых переменных, а..
Модель машинного обучения — Линейная регрессия (Python)
Линейная регрессия:
Линейная регрессия – это алгоритм , использующий прямую линию (или плоскость) для описания отношений между переменными.
Мы видим, что существует четкая взаимосвязь: студенты, которые потратили больше времени на учебу, также получили более высокие баллы на тесте.
Линейная регрессия заключается в поиске линии, которая лучше всего соответствует данным . Затем эту модель (или линию) можно использовать для прогнозирования.
В этом случае, если мы знаем количество..
