Публикации по теме 'regression'
Прогноз цен на жилье — Руководство по проекту Data Science Project 1
Если вы чем-то похожи на меня, вы, возможно, задавались вопросом, с чего начать любой проект по науке о данных. У меня была такая же проблема с холодным стартом, когда я сменил карьеру в области науки о данных. С тех пор мы работали над рядом интересных проектов, и мы хотели бы поделиться с вами сквозным проектом вместе с кодом, чтобы вы могли достичь того, к чему стремились. Это первый блог в серии следующих блогов, которые познакомят вас с некоторыми из наиболее важных аспектов этих..
Линейная регрессия: краткое сравнение
Что такое регрессия, этот термин многие из вас могли слышать, но что это такое? Проще говоря, это статистический процесс, целью которого является установление рабочих отношений между входом и выходом. Вход — это сущность, которая следует определенному отношению с выходом. Наиболее простой формой регрессии является линейная регрессия, целью которой является построение простых линейных отношений между входом и выходом.
Здесь y есть не что иное, как выход, зависящий от входа x...
Декодирование глубокого обучения: нейронные сети для регрессии, часть I
Сегодня в моде нейронные сети и глубокое обучение. Известно, что они решают некоторые из самых сложных проблем, таких как перевод текста, транскрипция аудио и обнаружение объектов, и все специалисты по данным и инженеры по машинному обучению находятся в напряжении.
Глубоко изучив некоторые классические алгоритмы машинного обучения, такие как Дерево решений , XGBoost , мы подумали, что теперь нам следует обратить внимание на увлекательный мир глубокого обучения. .
В этом блоге мы..
Первый шаг к науке о данных: путь к дому для науки о данных
Путешествие к дому для науки о данных
Первый шаг к науке о данных
Начало работы с соревнованиями kaggle
Kaggle - это AirBnB для специалистов по данным - именно здесь они проводят ночи и выходные. Это краудсорсинговая платформа для привлечения, обучения, обучения и создания сложных задач для специалистов по обработке данных со всего мира для решения задач в области науки о данных, машинного обучения и прогнозной аналитики. - Зеишан-уль-хасан Усмани
Вступление
Kaggle -..
Шаги по реализации проекта машинного обучения
Независимо от того, какую задачу машинного обучения вы решаете, вам необходимо пройти следующие 4 шага:
Шаг 1: Данные
Примечание. Данные — это ключ к машинному обучению, а без данных не существует науки о данных.
Определение: Просто вещи, на которых мы учимся.
Как учиться: это длинная тема, но нам нужно быть осторожными с некоторыми моментами, такими как следующие:
а. Соберите данные из одного и того же распределения, чтобы обучить модель и протестировать модель машинного обучения...
Применение полиномиальной регрессии с R
Полиномиальная регрессия — это один из статистических методов прогнозирования реакции с взаимосвязью между предиктором и его реакцией в полиномиальной форме. Этот метод будет применяться к данным о должностных окладах (источник данных: Kaggle.com), чтобы предсказать или рассчитать ожидаемую заработную плату, которую человек будет получать только на основе своей должности.
Эти данные содержат 10 должностей или уровней с каждой их зарплатой. Диапазон заработной платы в этих данных..
Линейная регрессия против логистической регрессии: сравнительный анализ
Введение :
Линейная регрессия и логистическая регрессия — два широко используемых статистических метода моделирования и анализа данных. Хотя оба метода имеют в своем названии слово «регрессия», они служат разным целям и применяются в разных сценариях. В этом сообщении блога мы рассмотрим различия между линейной регрессией и логистической регрессией, поймем их уникальные характеристики и рассмотрим их применение в реальных сценариях.
Понимание линейной регрессии:
Линейная регрессия..
