Публикации по теме 'regression'
Прогнозирование поисковых запросов с использованием точек интереса
Я думаю, что многие компании B2B получают сегодня (независимо от отрасли) от клиентов, которые хотят начать с ними дела, очень распространенный вопрос: откуда я знаю, что это будет успешным?
В команде Mobility Intelligence в door2door мы пытаемся ответить на этот вопрос нашим потенциальным партнерам по Ridepooling. Мы делаем это путем анализа и визуализации ряда показателей (например, Покрытие общественного транспорта ) и моделирования возможных сценариев Ridepooling на основе..
Линейная регрессия с градиентным спуском с нуля
В прошлой статье мы видели, как работает формула для поиска линии регрессии с градиентным спуском. В этой статье мы начали с некоторой базовой функции стоимости, а затем рассмотрели нашу исходную функцию стоимости, которая представляла собой среднеквадратичную ошибку (MSE). Я рекомендую вам сначала прочитать эту статью, если вы еще этого не сделали!
Что такое градиентный спуск? Градиентный спуск - это алгоритм машинного обучения, который работает итеративно,..
Обнаружение болезни Паркинсона с помощью Sci-Kit Learn
Болезнь Паркинсона — это заболевание, которое поражает центральную нервную систему, а также другие части тела, которые контролируются этими нервами. Симптомы заболевания включают отсутствие мимики, отсутствие движения рук при ходьбе, а также более мягкую или невнятную речь. Макс Литтл из Оксфордского университета составил набор данных, содержащий результаты записи речевых сигналов. Этот набор данных можно использовать для обнаружения болезни Паркинсона, и я расскажу о процедуре, которую я..
Логистическая регрессия
Логистическая регрессия — это модель классификации, которая очень полезна для задач бинарной классификации. Он предсказывает вероятность возникновения бинарного исхода с помощью сигмовидной функции. Сигмовидная функция образует форму S и представляет собой математическую функцию, которая сопоставляет любое действительное число с вероятностью от 1 до 0.
Давайте сделаем пример с сигмовидной функцией:
По заданным весам смещения вычислить вероятность того, что единица наблюдения..
Строительные блоки Google Analytics: прогнозирование
Модульный ноутбук для настройки и сравнения 11 алгоритмов прогнозирования с минимальным кодированием в модной панели управления.
В этой статье суммируются и объясняются ключевые модули моего блока регрессии (один из простых модульных блокнотов, которые я разрабатываю для выполнения общих задач анализа). Записная книжка предназначена для облегчения более быстрых экспериментов для пользователей со средним пониманием регрессионных моделей и программирования на Python. Ссылка на блокнот..
Машинное обучение в приложении: эквивалент Тевенина с использованием LSTM
Введение
Вы стоите на углу оживленной улицы, в окружении высоких небоскребов и нескончаемого потока автомобилей и автобусов. Внезапно в городе отключили электричество, и все погасло. Ваш телефон разряжен, светофоры выключены, и вы остались посреди хаотической сцены.
Но не волнуйтесь, потому что у инженеров, спроектировавших энергосистему, есть секретное оружие, которое поможет им понять, что пошло не так, и решить проблему: эквивалентная модель Тевенина.
В этой статье мы объясним,..
Как выбрать правильный алгоритм машинного обучения
Самым сложным аспектом решения задачи машинного обучения является поиск наилучшего оценщика для работы.
В этой статье мы обсудим основные методы, которые можно использовать для выбора правильного машинного алгоритма для конкретной работы. Мы также будем знакомиться с каждым алгоритмом.
Выбор правильного алгоритма связан с постановкой задачи. Это может сэкономить и деньги, и время. Поэтому важно знать, с какой проблемой мы имеем дело.
Различные оценщики подходят для разных задач и..
