Публикации по теме 'regression'


Использование методов регрессии для прогнозирования оценки учащегося по курсу
В этом посте рассматриваются различные модели машинного обучения для прогнозирования оценки за курс «Вероятность и статистика» на основе предыдущих оценок. Мы также рассмотрим, как бесплатно развернуть эти модели в рабочей среде с помощью Python. Содержание: Изучение набора данных Подготовка данных Изучение различных моделей: – регрессия с глубоким обучением – регрессор случайного леса – регрессор опорных векторов Сравнение и оценка моделей Создание веб-API, использующего модель..
Основы машинного обучения и ИИ: линейная регрессия — попробуйте курс бесплатно!
Линейная регрессия — это метод моделирования взаимосвязи между одной зависимой переменной и одной из нескольких других переменных, и четкое понимание этого может помочь вам решить множество реальных проблем. Области применения включают прогнозирование практически любого числового значения, включая стоимость жилья, расходы клиентов и цены акций. Курс LinkedIn Основы машинного обучения и ИИ: линейная регрессия раскрывает концепции наиболее важных методов линейной регрессии и способы..
Могут ли модели глубокой нейронной сети соответствовать? Да, большое время
Действительно, модели Deep Neural Networks (DNN) могут превосходить ожидания. Это особенно верно для макроэкономических данных временных рядов. Используя данные временных рядов, я разработал множество моделей DNN и сравнил их с гораздо более простыми регрессиями МНК для оценки и прогнозирования ВВП, фондового рынка и других подобных зависимых переменных с использованием экзогенных независимых объясняющих макроэкономических переменных. Неизменно модели DNN соответствуют исторической..
Как воспроизвести результаты раздела сравнительного сравнения предстоящей статьи…
Прелюдия Эта статья является дополнением к серии из трех статей (части I , II и III ), которые я ранее публиковал здесь, в своем блоге на Medium, и подробно объясняет, как можно воспроизвести раздел сравнительного анализа в предстоящем выпуске. статья о новом алгоритме выбора переменных. Не читайте эту статью, не прочитав ее предварительно, она не будет иметь никакого смысла, более того, не должна без предварительного ознакомления с ней. Я пишу это дополнение, потому что, несмотря..
Построение регрессионной модели дерева решений с нуля - часть 1
Знание и понимание вашего алгоритма Деревья решений - это мощный метод прогнозирования, чрезвычайно популярный в широком спектре науки, исследований, бизнеса и различных других областях. Они популярны, потому что окончательная модель настолько проста для понимания как практиками, так и экспертами в предметной области. Дерево окончательных решений может точно объяснить, почему был сделан конкретный прогноз, что делает его очень привлекательным для оперативного использования. Деревья..
Концепция машинного обучения 46: SVM в регрессии (SVR).
Регрессия опорных векторов (SVR): Машины опорных векторов (SVM) также можно использовать для задач регрессии, и в этом случае метод называется регрессией опорных векторов (SVR). Цель SVR состоит в том, чтобы подобрать гиперплоскость, которая максимизирует запас вокруг заданного набора точек. В отличие от традиционных регрессионных моделей, SVR стремится свести к минимуму ошибку, допуская некоторую погрешность вокруг прогнозируемых значений. Математически цель SVR состоит в том, чтобы..
Хозяева Airbnb и где их найти
Анализ цен и прогнозирование объявлений в Airbnb с помощью набора данных Airbnb Istanbul Людям всегда что-то интересно. Иногда это просто любопытство, иногда любопытство к действию, чтобы удовлетворить это любопытство. 1 неделю назад я подумал, что AirBnb принимает решения о ценах, местонахождении домов и что-то, что связано с их недвижимостью в Стамбуле. Для этого я сделал проект, цель которого - прогнозировать стоимость листингов в AirBnb. Все коды этого проекта в моем GitHub..