Публикации по теме 'regression'


KNN или как ваши соседи могут помочь вам делать более точные прогнозы
Введение Методы машинного обучения с годами становятся все более популярными. Алгоритм K-ближайшего соседа (KNN) — один из самых простых и интерпретируемых алгоритмов классификации в машинном обучении. Это тип алгоритма обучения с учителем, который используется как для задач классификации, так и для задач регрессии. Алгоритм KNN широко используется в различных приложениях, таких как распознавание изображений, рекомендательные системы и обнаружение аномалий. Математическая интуиция..
Гонка РуПола по машинному обучению: часть 3
Обучение с учителем: методы классификации и регрессии Это новый день в Werkroom, и мы здесь, чтобы наконец применить на практике некоторые алгоритмы машинного обучения! Добро пожаловать обратно в гонку машинного обучения RuPaul, где мы должны научить компьютеры уметь отличать хороший наряд для подиума от плохого. По сути, мы пытаемся выяснить, сможем ли мы уволить организаторов Fashion Photo RuView . В предыдущей статье мы говорили о настройке наших данных для обучения с учителем, а..
Реализация алгоритма «Линейная регрессия с несколькими переменными» в Python.
Алгоритмы машинного обучения приобрели огромную популярность за последнее десятилетие. Сегодня эти алгоритмы используются в нескольких рабочих областях для всевозможных манипуляций с данными и прогнозов. В этом руководстве мы реализуем самый простой алгоритм машинного обучения под названием « Линейная регрессия ». Если бы мы описали линейную регрессию одной строкой, это было бы примерно так: «Построение прямой линии через точки данных » Это контролируемый алгоритм машинного..
Навигация по предвзятости, укрощение дисперсии и знакомство с новыми моделями машинного обучения!
Ключевые термины Смещение определяет ошибку модели ML (машинного обучения). Высокое значение смещения означает, что модель обобщает обучающий набор данных и не может определить взаимосвязь между данными и метками. Дисперсия измеряет, насколько разбросан набор данных, чтобы определить его диапазон возможных значений. Примеры Линейная регрессия Модели линейной регрессии ( рис. 1 ) имеют низкую погрешность и дисперсию наборов обучающих данных. Если наборы данных не..
Выбор правильного алгоритма машинного обучения для вашего проекта !!
Выбор правильного алгоритма машинного обучения для конкретной задачи зависит от нескольких факторов, таких как тип проблемы, которую вы пытаетесь решить, размер и качество ваших данных, доступные вычислительные ресурсы и желаемые показатели производительности. Вот несколько рекомендаций по выбору лучшего алгоритма машинного обучения для вашей задачи: Классификация и регрессия. Если вы пытаетесь предсказать категориальную переменную, например, является ли электронное письмо спамом, вам..
полученная выше ошибка исправлена ​​​​следующим кодом
model <- glm(income ~. ,family=binomial(logit),data = train) ###Error### ---- Error in eval(family$initialize) : y values must be 0 <= y <= 1 полученная выше ошибка исправлена ​​​​следующим кодом Эта ошибка отслеживания может быть решена с помощью as.factor model <- glm(as.factor(income) ~. ,family=binomial(logit),data = train) ###Error### ---- Error in eval(family$initialize) : y values must be 0 <= y <= 1 принимая в качестве фактора дохода ошибка очищается..
Прогнозирование рейтинга фильма IMDb до его выпуска с помощью машинного обучения
Авторы: Яш Бхаргава , Манасви Сингх , Притиш Вадхва , Ананья Джайн . Мотивация Можно ли предсказать рейтинг фильма до его выпуска или производства? Каждый год в мире снимается и выпускается бессчетное количество фильмов. Все эти фильмы получают рейтинги зрителей по всему миру. Эти рейтинги объединяются вместе, чтобы сформировать рейтинги IMDb. Рейтинг IMDb — единственный наиболее влиятельный фактор, определяющий мнение любого потребителя и, по сути, успех фильма. Имея в своем..