Публикации по теме 'regression-analysis'
Погрузитесь в набор данных НАСА о собственном шуме аэродинамического профиля — подход машинного обучения
Пример использования : набор данных НАСА о собственном шуме аэродинамического профиля.
Набор данных : Kaggle — набор данных НАСА по собственному шуму аэродинамического профиля
Цель этой статьи — шаг за шагом описать все основные методы машинного обучения для решения проблемы регрессии.
Описание набора данных :
Набор данных НАСА включает аэродинамические поверхности разного размера при различных скоростях в аэродинамической трубе и углах атаки. Размах профиля и положение..
Модель биномиальной регрессии: все, что вам нужно знать
Модель биномиальной регрессии: все, что вам нужно знать
Плюс пошаговое руководство с использованием Python и statsmodels
Эта статья разделена на два раздела:
РАЗДЕЛ 1. Введение в модель биномиальной регрессии. Мы познакомимся с моделью биномиальной регрессии, посмотрим, как она вписывается в семейство обобщенных линейных моделей и почему ее можно использовать для прогнозирования шансов. увидеть случайное событие. РАЗДЕЛ 2. Использование модели биномиальной регрессии . Мы..
Некоторые мысли о «Предсказаниях»
Только начал читать книгу Натана Сильвера «Сигнал и шум» и вдохновляюсь, хотя я еще на первых страницах, а следующее еще не появилось. Итак, позвольте мне изложить некоторые мысли о прогнозировании и разделить их на три категории: интерполяцию, регрессию и классификацию.
Как мы могли бы поместить предсказание в формулу:
(q1) f(x) известна на интервале [0,t], и нас интересует значение f(t+d) при d›0
Большую часть времени мы рассматриваем дискретный интервал времени, поэтому
(q2)..
Как ML может прогнозировать будущие цены на нефть и газ?
Введение
Нефтегазовая промышленность представляет собой сложный и постоянно развивающийся сектор, играющий важнейшую роль в мировой экономике. Поскольку спрос на энергию продолжает расти, растет и потребность в более эффективных и действенных способах добычи, переработки и распределения нефти и газа. В последние годы машинное обучение стало мощным инструментом, который может помочь компаниям нефтегазовой отрасли улучшить свою деятельность и сохранить конкурентоспособность на быстро..
Инкрементальное экстремальное машинное обучение (I-ELM) с нуля на питоне
Экстремальное машинное обучение состоит всего из 1 скрытого слоя с несколькими нейронами. Это называется нейронной сетью прямой связи с одним скрытым слоем (SLFN). По сравнению с ELM, I-ELM обладает теми качествами, что ошибка вывода неуклонно уменьшается и близка к нулю по мере увеличения количества скрытых нейронов (Huang, Chen, et al., 2006). Это разумно для задач регрессии и классификации в машинном обучении.
Следуйте за мной на Github: https://github.com/durveshshah
Ссылка..
Множественная логистическая регрессия для дихотомических переменных в R
Статистика в серии R
Введение
Простая логистическая регрессия включает только одну переменную-предиктор, и мы реализовали ее с помощью R ранее. Мы также обсудили статистику согласия. Часто данные реального мира имеют несколько переменных-предикторов. Иногда мы просто не знаем, сделает ли включение дополнительной переменной в качестве предиктора модель более надежной или нет. Поэтому нам нужно всегда сравнивать полную модель с вложенной моделью и делать выводы на основе данных...
