Публикации по теме 'linear-regression'
Линейная регрессия с использованием pytorch (часть 2, подгонка нелинейных данных)
Это основано на Линейной регрессии, часть 1 .
Линейная регрессия только для прямых линий? На первый взгляд уравнение коэффициента
может описывать только прямую линию (в нескольких измерениях).
Как мы можем расширить линейную регрессию для получения кривых?
Что нам нужно сделать, так это изменить (или добавить) входное значение X. Чтобы построить кривую, нам нужна функция более высокого порядка, например квадратичная
Взяв наши входные данные X, мы можем возвести их в..
Линейная регрессия
Линейная регрессия — это метод прогнозирования зависимой переменной на основе значений независимой переменной. Его можно использовать в случаях, когда мы хотим предсказать некоторую непрерывную величину. Критерии выбора для использования линейной регрессии следующие:
Возможности классификации и регрессии Качество данных Вычислительная сложность Понятно и прозрачно
Различное использование линейной регрессии выглядит следующим образом:
Оценка тенденций и продаж Анализ влияния..
Реализация градиентного спуска в линейной регрессии
Проблема: учитывая некоторые точки (x, y) на 2-D графике, мы должны предсказать линию, которая им подходит лучше всего.
Получив эту строку, мы можем использовать ее, чтобы узнать значения y для значений x , отличных от данных нам. Для простоты мы берем точки в 2-D. Его можно обобщить и на другие измерения. Это тема линейной регрессии. Теперь, как указано в задаче, мы должны найти ту линию, которая подходит лучше всего, но как нам узнать, что лучше. Для этого мы определяем метрику..
Основы линейной регрессии
Давайте начнем с основ и определим, что такое регрессия? Регрессию можно определить как метод, используемый для определения силы и характера связи между одной зависимой переменной (y) и некоторой другой переменной, известной как независимая переменная (x).
Когда есть одна независимая переменная (x), метод называется простой линейной регрессией. когда есть несколько независимых переменных, этот метод известен как мультилинейная регрессия.
Общая форма модели линейной регрессии:
у знак..
Изучите линейную регрессию (необходимо для глубокого обучения, машинного обучения и любых видов обучения, которые вы будете делать)
В этом простом проекте мы создадим алгоритм линейной регрессии и построим простую, но надежную модель с нуля на python . После этого мы будем использовать эту модель для прогнозирования уровня сахара в крови пациента с диабетом на основе их данных ИМТ.
Узнайте больше об индексе массы тела и о том, как он по-разному влияет на здоровье людей и, в конечном итоге, как он влияет на уровень сахара в крови у пациентов с диабетом здесь: https://en.wikipedia.org/wiki/Body_mass_index
Данные,..
Влияние употребления алкоголя на успеваемость школьников
Аннотация
Исследование является частью наблюдательного исследования, в котором изучается влияние нескольких социально-экономических факторов на оценки учащихся средней школы. Основная область интереса для этой статьи - увидеть влияние алкоголя на итоговую оценку учащегося и выбрать другие важные факторы, влияющие на оценки. Данные были собраны в португальских классах двух средних школ в рамках опроса. Результат показывает, что употребление алкоголя в рабочие дни влияет на выпускные..
Статистика НБА и Голден Стэйт Уорриорз: Часть 3
Прогнозирование модели на Python
В этой заключительной части я начинаю с импорта библиотек и модулей - Pandas , NumPy , Matplotli b, Seaborn, Scikit-Learn , Statsmodels , копирования и построения - с последующим чтением обновленных CSV-файл с соответствующей статистикой. Я буду использовать статистические данные - возраст, 3P, 3P%, DRB, AST, BLK, AstTOVr и TS% - которые существенно коррелируют с победами, чтобы построить прогнозную модель, и посмотрю, насколько хорошо модель..
