Я изучаю линейную регрессию и следую этой статье https://medium.com/all-of-us-are-belong-to-machines/the-gentlest-introduction-to-tensorflow-248dc871a224 Это отличный набор статей, и каждый должен прочитать его. Сжатый код import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # in real situation, should normalize data x = tf.placeholder(tf.float32,[ None ,1]) # second parameter is the number of features W = W =..

Подход линейной регрессии Если вы раньше вылетали из загруженного аэропорта, скорее всего, вы столкнулись с задержкой по времени такси. Все находятся на борту, самолет даже покинул выход на посадку, но даже на взлет уходит немало времени. Фон Простой способ определить время руления - это количество времени, которое самолет проводит в движении по поверхности аэропорта. В рамках этого проекта я сосредоточился только на времени вылета (или времени вылета) , которое представляет..

Зачем нужны методы регуляризации? Ответ: Если модель линейной регрессии приводит к переобучению, мы применяем методы регуляризации, чтобы избежать проблемы переобучения. Прежде чем перейти к методам регуляризации, мы можем понять, что такое переоснащение и недостаточное оснащение. Смещение и дисперсия - компромисс: Смещение - ошибка между средними прогнозами модели и истинностью. Дисперсия - средняя изменчивость прогноза модели для данного набора данных...

Часть 2/3 в линейной регрессии Часть 1/3: Интуиция линейной регрессии Часть 3/3: Реализация линейной регрессии Классическое изображение линейной регрессии, но знаете ли вы, что математика, лежащая в его основе, ДАЖЕ интереснее. Давай раскроем это. Прежде чем начать, вы должны понимать Частные производные Итоги Готовы подобрать линейку наиболее подходящих? Начнем с определения нескольких вещей. Учитывая N входов и выходов… 2. Мы определяем линию..

Прогнозирование стоимости такси с использованием регрессионных моделей Недавно у меня была возможность поиграть с общедоступным набором данных о такси Нью-Йорка, размещенным на платформе Big Query в облаке Google. Я решил применить методы машинного обучения к набору данных, чтобы попытаться построить некоторые прогностические модели с использованием Python. В этом посте я попытаюсь предсказать стоимость проезда на такси. Давайте прямо в это дело! Весь код для этой статьи можно найти..