Публикации по теме 'linear-regression'
Обучение с учителем - линейная регрессия (с использованием R)
Постановка проблемы: - Создайте правильный набор двумерных данных из N точек. Разделите набор данных на набор данных для обучения и набор данных для тестирования. i) Выполните линейный регрессионный анализ методом наименьших квадратов. ii) Постройте графики для обучения MSE и тестирования MSE и прокомментируйте ошибку аппроксимации кривой и обобщения. iii) Проверить влияние размера набора данных и компромисса смещения-дисперсии. iv) Примените перекрестную проверку и постройте графики..
Является ли дорогая машина дешевле в долгосрочной перспективе?
Dumsnålhet и снижение цен на подержанные автомобили
Есть шведское слово Dumsnål , которое означает быть дешевым таким образом, что в конечном итоге вы теряете деньги . Это захватывающая концепция, связанная с Категорическим императивом Канта , поскольку оба они касаются действий, приводящих к саморазрушению, и удивительно часто всплывают в повседневной жизни. Это могут быть такие вещи, как:
Проехать долгий путь и потратить много бензина, чтобы купить продукт с минимальной..
Регрессия против классификации
Регрессия:
Метод определения статистической связи между двумя или более переменными, при котором изменение зависимой переменной связано с изменением одной или нескольких независимых переменных и зависит от него.
Прогнозное регрессионное моделирование — это задача аппроксимации функции отображения (f) от входных переменных (X) до непрерывной выходной переменной (y).
Непрерывная выходная переменная представляет собой действительное значение, такое как целое число или значение с..
Оптимизация в Питоне
Как можно оптимизировать модель полиномиальной регрессии, чтобы получить минимальные или максимальные целевые значения? Это ключевой вопрос, на который будет дан ответ в этой статье.
Одним из наиболее широко используемых методов машинного обучения в мире науки о данных является полиномиальная регрессия. Полиномиальная регрессия определяется на основе взаимосвязи между входными и выходными данными модели с полиномом n го порядка. Если порядок один, полином по существу станет линейной..
Линейная регрессия: рассказ о преобразовании
Несколько месяцев назад я написал блог с демонстрацией о том, как лучше всего понимать линейную регрессию как проблему минимизации в пространстве весов или параметров. Это краткое изложение оригинального блога без особых математических расчетов.
Я довольно много узнал о различных алгоритмах машинного обучения и обнаружил, что для лучшего понимания сложных алгоритмов нужно сначала попытаться понять один из простейших алгоритмов машинного обучения: линейную регрессию. Вот основные моменты..
О роли фиктивных переменных и взаимодействий в линейной регрессии
"Начиная"
О роли фиктивных переменных и взаимодействий в линейной регрессии
Понимание этого поможет вам лучше контролировать настройку линейных моделей.
Все мы знакомы с типичным примером линейной регрессии: прогнозирование цен на жилье на основе размера дома, количества комнат и ванных комнат и так далее. Однако мы можем часто захотеть ввести и категориальные переменные в нашу модель, например, есть ли в доме бассейн или его окрестности.
Одна проблема с моделями линейной регрессии..
Градиентный спуск в линейной регрессии — 1
Я новичок в машинном обучении, и мне было трудно понять, что это за большие термины в нашем модуле Data Science на Go-Jek Bootcamp 3. Большинство материалов в Интернете были слишком сложными для новичка, и у меня не было времени смотреть видео. Я постараюсь объяснить эти вещи как можно проще.
Линейная регрессия
Это способ моделирования данных. У нас есть данные. И мы хотим предсказать что-то на основе этих данных. Линейная регрессия — один из способов сделать это. Скажем, у нас есть..
