Публикации по теме 'regression-analysis'
Подкатегории в контролируемом обучении
Оператор предоставляет алгоритму машинного обучения известный набор данных, который включает в себя желаемые входные и выходные данные, и алгоритм должен найти метод, чтобы определить, как получить эти входные и выходные данные. В то время как оператор знает правильные ответы на задачу, алгоритм выявляет закономерности в данных, учится на наблюдениях и делает прогнозы. Алгоритм делает прогнозы и корректируется оператором — и этот процесс продолжается до тех пор, пока алгоритм не..
Прогнозирование энергопотребления здания с помощью регрессионного анализа
Цель:
Предложите подход к построению модели машинного обучения для прогнозирования потребления электроэнергии в здании. Этот прогноз также может использоваться для обнаружения аномалии; обнаруживая моменты, когда тренд использования энергии в здании ведет себя не так, как в прошлом; в аналогичных условиях.
Другие преимущества прогноза энергии могут включать:
Понимать изменения в моделях потребления электроэнергии на предприятии от одного периода к другому (например, из-за..
Регрессия Ridge, LASSO и ElasticNet
Продолжающиеся приключения регуляризации и вечные поиски предотвращения переобучения модели!
Эта статья является продолжением введенной на прошлой неделе статьи о регуляризации с линейной регрессией . Салат-латук возвращается к мельчайшим деталям создания лучших моделей науки о данных / машинного обучения с помощью более продвинутых методов упрощения наших моделей. Как нам упростить наши модели? Удалив как можно больше функций. Почему я хочу это сделать? Хочу модель попроще...
НЕЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ С ГЛУБОКОМ ОБУЧЕНИЕМ
В этом посте мы изучим обучение нейронной сети для прогнозирования регрессии с использованием Keras со всеми теоретическими и практическими деталями! Подходы и коды, представленные в этом руководстве, могут быть адаптированы для любых других задач регрессии, поэтому после этого руководства вы сможете решать любые проблемы регрессии с помощью обученной нейронной сети!
Керас
Keras - это API, предназначенный для людей, а не для машин. Keras следует передовым методам снижения..
Рекомендации по ценообразованию Airbnb на Филиппинах
[Этот проект был выполнен в рамках 12-недельной стипендиальной программы по науке о данных в Eskwelabs . Вы можете найти файлы этого проекта на моем GitHub , а слайды - здесь . Окончательный проект доступен здесь (интерактивное веб-приложение). Живую презентацию можно посмотреть здесь .]
В прошлом году, как и большинство других предприятий, Airbnb был потрясен COVID-19. Несколько новостей о будущем Airbnb озаглавили несколько статей, поскольку большое количество отмен и..
Линейная регрессия - простой метод статистической регрессии
Линейная регрессия - это статистический метод, который используется для прогнозного анализа, и в этой статье мы поговорим о линейной регрессии, о том, как она работает и как ее можно использовать в нескольких задачах машинного обучения.
Линейная регрессия - это алгоритм, который выполняет регрессию и основан на обучении с учителем. Если вам нужно решить такую проблему, как прогнозирование, прогнозирование или вы хотите установить взаимосвязь между переменными, то линейная регрессия..
Прогнозирование значений ИМТ с помощью линейной регрессии опорных векторов
Регрессионное моделирование с помощью LinearSVR
В этом примере LinearSVR из sklearn используется для прогнозирования значений ИМТ для выборки пациентов из набора данных о диабете индейцев пима .
В частности, мы увидим, как использовать LinearSVR, чтобы подогнать гиперплоскость к наблюдениям в вопросах, как показано на изображении выше, и уместить столько экземпляров, сколько возможно в этой гиперплоскости, одновременно ограничивая нарушения границ. В этом отношении LinearSVR..
