Публикации по теме 'polynomial-regression'
Простая математика за полиномиальной регрессией в машинном обучении.
Что такое полиномиальная регрессия?
В простом понимании: поли означает «много», а номинальный означает «термины» или «части».
В регрессионном анализе независимая переменная (X) и зависимая переменная (Y) моделируются как полином n-й степени. Другими словами, когда наши данные линейны, мы используем линейную регрессию, когда наши данные сложны для прямой линии, мы используем полиномиальную регрессию; кривая линии зависит от степени многочлена.
По мере того как степень..
Создайте модель полиномиальной регрессии на Python с помощью Scikit-Learn
В этом руководстве мы построим модель для одного и нескольких объектов, а также сравним линейную регрессию и полиномиальную регрессию .
Мы не всегда можем подобрать прямую линию к нашему набору данных, когда отношения между данными нелинейны, лучше, если мы подгоним кривую линию к нашим данным.
Итак, начнем:
Настроить рабочую среду
Вы можете использовать Google Colab, Jupiter Notebook или загрузить PyCharm и python на свой локальный компьютер.
Затем импортируйте необходимые..
Полиномиальная линейная регрессия: полное руководство
Аннотация. Полиномиальная линейная регрессия — это мощное расширение простой линейной регрессии, которое позволяет нам фиксировать более сложные взаимосвязи между переменными, вводя полиномиальные термины. В этой статье представлено подробное исследование полиномиальной линейной регрессии, от ее фундаментальных концепций до практической реализации. Мы углубимся в математику полиномиальной регрессии, обсудим ее преимущества и ограничения и предоставим пошаговые инструкции о том, как..
Начало работы с моделями машинного обучения: полиномиальная регрессия
В серии статей мы уже обсуждали, как работает линейная и логистическая регрессия. В этой статье мы обсудим модель полиномиальной регрессии. Эти модели очень похожи на линейную регрессию, потому что мы используем их для регрессионного моделирования, как мы используем линейную регрессию. Гибкость линии регрессии отличает модель от линейной регрессии, или мы можем сказать, что эта модель использует кривую для моделирования точек данных.
В реальной жизни бывают разные случаи, когда мы не..
Аппроксимация полиномиальной кривой в машинном обучении
В этой статье мы попытаемся выполнить подгонку полиномиальной кривой . Репозиторий GitHub для этого же указан в конце статьи, и весь необходимый код также включен в эту статью. Подгонка полиномиальной кривой здесь выполняется на Python с нуля.
ВВЕДЕНИЕ
Итак, что такое аппроксимация полиномиальной кривой? По сути, мы попытаемся подогнать полиномиальную функцию к некоторому пользовательскому набору данных и проверить результаты. Пользовательский набор данных, который мы создадим..
Серия машинного обучения: регрессия-3 (дополнительные примеры)
Ранее мы изучили основы регрессии с использованием набора данных о диабете, а затем узнали, как визуализировать данные с помощью набора данных о тыкве. Теперь мы углубимся в алгоритмы регрессии, чтобы углубить наши знания.
Мы собираемся сосредоточиться на базовой линейной регрессии и полиномиальной регрессии.
Базовая линейная регрессия
Как мы уже обсуждали, линейная регрессия показывает линейную связь между независимой переменной и зависимой переменной.
Линия, которую мы..
Проект машинного обучения 3: прогнозирование заработной платы с использованием полиномиальной регрессии
Сегодня я рассмотрю пример полиномиальной регрессии.
# 100DaysOfMLCode # 100ProjectsInML
Я буду использовать пример из курса машинного обучения от А до Я на Udemy.
Если вы посмотрите на изображение выше, на котором перечислены уравнения для всех трех типов регрессии, вы заметите, что в полиномиальной регрессии у нас одни и те же переменные x1, но они возведены в разную степень.
Например, - вместо x2 - у нас x1 в степени 2. - вместо x3 - у нас x1 в степени 3.
Давайте изучим..
