Публикации по теме 'linear-regression'
Помимо точности: понимание показателей производительности регрессионных моделей
Введение
Регрессионные модели играют решающую роль в анализе и прогнозировании числовых результатов в различных областях, от финансов до здравоохранения и маркетинга.
Хотя точность дает моментальный снимок правильных прогнозов (лучше всего для моделей классификации), она не может уловить нюансы , которые могут создать или разрушить регрессионную модель. Например, точная модель может демонстрировать смещенную тенденцию , что приводит к проблематичным прогнозам для определенных..
Простая и множественная линейная регрессия в Python
Краткое введение в линейную регрессию в Python
Всем привет! После краткого знакомства с библиотекой« Pandas », а также библиотекой NumPy , я хотел дать быстрое введение в построение моделей на Python, а что может быть лучше для начала, чем одна из самых простых моделей, линейная регрессия? Это будет первый пост о машинном обучении, и в будущем я планирую писать о более сложных моделях. Будьте на связи! Но пока давайте сосредоточимся на линейной регрессии.
В этом сообщении в блоге..
Введение в простую линейную регрессию с примерами
Введение в простую линейную регрессию с примерами
Регрессионный анализ — это статистический инструмент, который используется для установления взаимосвязей между двумя или более переменными. Он используется для прогнозирования будущих результатов на основе прошлых данных. В этой статье мы сосредоточимся на простой линейной регрессии, которая включает одну независимую переменную и одну зависимую переменную. Мы рассмотрим основное введение, цели простой линейной регрессии, что такое..
Узнайте, как строить модели линейной регрессии
Краткое руководство по моделям линейной регрессии в Python.
Алгоритмы регрессии — это тип алгоритма обучения с учителем, который используется для прогнозирования непрерывных числовых значений. Это отличается от алгоритмов классификации, которые используются для прогнозирования дискретных категориальных значений. Алгоритмы регрессии обычно используются в таких приложениях, как прогнозирование курсов акций, цен на жилье и других числовых значений.
Чтобы понять, как работает алгоритм..
10 предположений о линейной регрессии
10 предположений о линейной регрессии
1. Модель регрессии линейна по параметрам
2. Среднее значение остатков равно нулю
3. Гомоскедастичность остатков или равная дисперсия
4. Отсутствие автокорреляции остатков
5. Переменные X и остатки не коррелированы.
6. Количество наблюдений должно быть больше, чем количество X
7. Изменчивость значений X положительная.
8. Правильно указана регрессионная модель
9. Нет идеальной мультиколлинеарности
10. Нормальность остатков
1. Модель..
Онлайн-обучение с линейной регрессией
Наивный подход к реализации онлайн-обучения с линейной регрессией и градиентным спуском с использованием Python.
Вы когда-нибудь задумывались, как приложения машинного обучения в некоторых случаях дают результаты в реальном времени? Как специалисты по машинному обучению снова и снова тренируют большие данные, используя новые образцы / или обучающие данные? Если да, то вот наивное руководство. Я собираюсь объяснить некоторые фундаментальные концепции, связанные с тем, как мы можем..
Реализация модели обобщенной линейной регрессии с использованием обратной модели Мура-Пенроуза
Эта статья представляет собой реализацию линейной регрессии с использованием решения в закрытой форме для заданного набора данных D.
Программа принимает набор данных D в качестве входных данных, применяет функцию преобразования признаков, определяет функцию гипотезы и функцию среднеквадратичной ошибки (MSE), а также вычисляет вектор весов, используя линейную регрессию решения в закрытой форме.
Затем определяется функция преобразования признаков для преобразования каждого..
