Публикации по теме 'linear-regression'
Мои 2 цента по линейной регрессии
Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для изучения взаимосвязи между двумя непрерывными переменными. Это способ моделирования связи между зависимой переменной, которую мы пытаемся предсказать или объяснить, и одной или несколькими независимыми переменными, которые являются факторами, которые могут влиять на зависимую переменную.
Линейная регрессия основана на предположении, что существует линейная связь между зависимой переменной и независимой переменной..
5 ключевых моментов для обучения модели линейной регрессии
5 ключевых моментов для обучения модели линейной регрессии
В структуре машинного обучения используются два основных компонента: первый — это алгоритмы, на которые ссылаются модели, а второй — данные. Говоря о машинном обучении, мы спрашиваем себя, как машина учится и принимает решения на основе данных. Прежде всего, мы должны подумать о том, как люди учатся: посредством логики и опыта. Таким образом, мы можем сказать, что машина использует опыт для принятия решений, и этот опыт в..
7 недель Python Pre-Data Science
План обучения основам науки о данных за 7 недель
Введение
Для людей, желающих изучить основы науки о данных, в этой статье обсуждаются некоторые темы, с которыми необходимо ознакомиться, чтобы овладеть основами науки о данных. Список предлагаемых тем не является исчерпывающим, но он включает темы, которые при внимательном изучении позволят учащемуся понять основы науки о данных и смогут начать применять полученные знания для простых задач по науке о данных.
Основные темы..
Линейная регрессия, логистическая регрессия и K-ближайшие соседи (KNN)
Введение
Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться на данных. Модели машинного обучения используются для прогнозирования, классификации данных и выявления закономерностей в данных. Линейная регрессия, логистическая регрессия и K-ближайшие соседи (KNN) — это три распространенных алгоритма машинного обучения, которые используются в различных областях. В этой статье мы подробно обсудим..
Машинное обучение: оцените свою модель линейной регрессии
С помощью таких методов, как среднеквадратическая ошибка и коэффициент детерминации.
Введение
Модель линейной регрессии пытается найти линейную связь между зависимыми и независимыми переменными. В основном это прогнозирование значения на основе исторических данных. Перед этим вам нужно построить модель, обучить и Попробуй это.
Линейная регрессия с использованием Core Python[Руководство по началу работы][серия][математика][часть 2].
Привет, друзья, добро пожаловать в новую статью об алгоритме машинного обучения. Это вторая часть серии, в которой мы собираемся обсудить очень простой алгоритм, называемый линейной регрессией. Мы начнем с краткого введения, затем перейдем к его математической формуле и закодируем все алгоритмы с помощью Python.
формула, которую мы используем в линейной регрессии,
y=m*x+c
эта формула называется уравнением прямой.
это уравнение нарисует линию, которая будет пересекать ось Y в..
Модель предсказания дома — линейная регрессия
используя линейную регрессию, мы создадим модель, которая будет прогнозировать цены на жилье (с исходным кодом)
как и в предыдущей статье, я дал вам введение в линейную регрессию , теперь я расскажу вам, как сделать базовую модель линейной регрессии в этой статье с помощью нескольких строк коды. Итак, приступим
первый шаг заключается в том, что нам нужно загрузить набор данных , а затем применить набор данных к модели.
вы можете загружать или копировать данные с URL..
