Публикации по теме 'regression-modeling'


Предсказатель температуры: будет ли сегодня жарко?
Введение Как гласит индонезийская пословица: « приготовьте зонт до дождя », эта модель также пытается подготовить нас к предстоящей погоде. В это неопределенное время изменения климата мы знаем, что погода сейчас непростая штука. Сегодня мы, возможно, вспотеем до мозга костей. Завтра? Мы можем одеваться слишком мало для того маленького солнца, которое у нас будет. Поэтому прогноз температуры жизненно важен для того, чтобы мы могли лучше планировать свои дни. Цель Эта модель..
Создание моделей машинного обучения для прогнозирования вовлеченности в Instagram
Анализ взаимосвязи между переменными вовлеченности с использованием науки о данных и библиотек машинного обучения Python. Многие компании и другие лица, использующие социальные сети, стремятся повысить свою вовлеченность в Instagram. Это представляет собой проблему, потому что нужно учитывать очень много различных переменных, таких как частота публикации, время публикации, хэш-теги, лайки, подписчики, комментарии и т. д. Вы можете проверить мои предыдущие статьи Как увеличить вашу..
Регрессионные модели и их приложения в машинном обучении
Регрессия — это контролируемый метод обучения, используемый в машинном обучении для моделирования связи между входными переменными (признаками) и непрерывной целевой переменной. Вот несколько различных моделей регрессии и их приложения в машинном обучении. Линейная регрессия. Линейная регрессия предполагает линейную связь между входными объектами и целевой переменной. Он подгоняет линию к данным, минимизируя сумму квадратов разностей между прогнозируемыми и фактическими значениями...
ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОДАЖ СО ВСТРОЕННОЙ МОДЕЛЬЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ STREAMLIT
ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОДАЖ СО ВСТРОЕННОЙ МОДЕЛЬЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ STREAMLIT Введение Продажи имеют решающее значение в любой отрасли розничной торговли. Обычно управленческие решения принимаются на основе прогноза продаж, поэтому понимание моделей и тенденций покупательского поведения клиентов имеет решающее значение для оптимизации запасов, размещения продуктов и маркетинговых стратегий. Таким образом, точное прогнозирование продаж позволяет..
Математика, стоящая за линейной регрессией с кодом (Обычные наименьшие квадраты, линейные наименьшие квадраты)
Математика, стоящая за линейной регрессией с кодом (Обычные наименьшие квадраты, линейные наименьшие квадраты) алгоритм линейной регрессии пытается найти плоскость или линию, которая наилучшим образом соответствует точкам данных, насколько это возможно. Линейная регрессия — это метод регрессии, который предсказывает реальное значение, т. е. находит линию, которая лучше всего соответствует точке данных. То же уравнение можно расширить для набора данных d-измерения:..
Немедленно понять LIME для объяснения модели машинного обучения Часть 2.
Развитие интуиции для использования LIME для интерпретации графических и текстовых моделей Часть 1. Построение интуиции Часть 2. Известь для интерпретации модели изображения и текста Прежде чем мы начнем изучать, как использовать LIME для объяснения модели изображения и текста, давайте быстро рассмотрим интуицию LIME, представленную в Part. 1 . (пожалуйста, поймите интуицию части 1, чтобы лучше читать) LIME Intuition Обзор Обычно LIME создает суррогатную модель..
Основная информация о регрессионных моделях
Регрессионные модели являются важными элементами прогнозной аналитики. Модель регрессии представляет собой набор уравнений, сформированных путем изучения числовых данных. Это дает наиболее подходящую связь между прогнозируемыми данными и функциями, используемыми для прогнозирования. Доступно большое количество регрессионных моделей. Самая простая и более интерпретируемая модель регрессии — это линейная регрессия. Линейная регрессия находит линейное уравнение линии, которое лучше всего..