Публикации по теме 'linear-regression'
Понимание ридж-регрессии и регрессии лассо
Регрессионный анализ — это контролируемый алгоритм обучения, в котором мы можем прогнозировать зависимую переменную на основе независимых переменных. Существуют различные типы регрессии, такие как
Простая линейная регрессия Множественная линейная регрессия Полиномиальная линейная регрессия
Чтобы определить взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными с помощью линейной регрессии, мы используем функцию стоимости, которая минимизирует сумму квадратов разностей между..
Как решить линейные уравнения с обращением матрицы
В этой статье рассматривается процесс решения линейных уравнений с помощью обратной матрицы с использованием Python и Numpy.
Мы будем решать линейные уравнения с использованием обратной матрицы в два этапа. Сначала мы найдем обратную матрицу, а затем умножим обратную матрицу на постоянную матрицу.
Для этого возьмем пример двух линейных уравнений с двумя переменными. мы решим найти значение x и y.
Что такое линейное уравнение?
Линейное уравнение — это уравнение, которое..
Освоение оценки модели: понимание линейной регрессии
В области линейной регрессии оценка качества модели служит жизненно важным шагом в понимании прогностических возможностей и ограничений построенных моделей. Линейная регрессия, известная своей простотой и интерпретируемостью, предлагает ценную информацию о взаимосвязях между переменными. Чтобы гарантировать применимость и надежность регрессионных моделей в реальных условиях, необходимо оценить их точность и достоверность. Эта статья призвана предоставить всестороннее исследование..
Лассо-регрессия
Регрессия Лассо, также известная как регуляризация L1, представляет собой метод линейной регрессии, который добавляет штрафной член к функции потерь, пропорциональный абсолютному значению весов модели. Это побуждает модель изучать разреженные веса, что может помочь с выбором признаков и интерпретируемостью.
В регрессии Лассо функция потерь определяется как:
потеря = сумма((y — Xw)**2) + альфа * сумма(abs(w))
где y — целевой вектор, X — матрица признаков, w — вектор весов, а..
Реализация алгоритма контролируемого обучения с помощью Sklearn - линейная регрессия
В этом блоге мы увидим, как мы можем реализовать алгоритм контролируемого обучения - линейную регрессию с использованием библиотеки SkLearn в Python. SkLearn или scikit-learn - один из наиболее широко используемых инструментов для машинного обучения и анализа данных. Он выполняет все вычисления, позволяя вам сосредоточиться на повышении эффективности, а не на вычислительной части алгоритма.
Для получения дополнительной информации о scikit-learn вы можете обратиться к официальной..
Прогнозирование цен на индийские акции с использованием машинного обучения
Прогнозирование цен на акции с помощью машинного обучения
Мы будем использовать библиотеку SKlearn и линейную регрессию.
#Import Libraries
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.style.use('seaborn-darkgrid')
from sklearn.linear_model import LinearRegression
Установите Yfinance, если он не установлен
!pip install yfinance
import yfinance as yf
Теперь нам нужно, например, загрузить цену акции TCS. В Yfinance (Yahoo Finance)..
Что такое логистическая регрессия?
Введение
Логистическая регрессия является одним из наиболее важных алгоритмов. Узнайте главное на работе. Вот мы и пошли поговорить в этой статье об этом алгоритме, и мы надеемся предоставить всю информацию о нем. Наслаждаться:
Что такое логистическая регрессия, которую мы представляем в этом разделе?
Логистическая регрессия — это статистический метод, который используется для построения моделей машинного обучения, в которых зависимая переменная является дихотомической, то есть..
