Публикации по теме 'regression'


Применение машинного обучения к наножидкостям
О статье Создать надежный машинный алгоритм, который прогнозирует вязкость наножидкости магниевого феррита (MgFe2O4) на основе входных параметров, таких как температура, объемная доля, магнитное поле. Точки данных объемной доли, используемые в этом исследовании, находятся в диапазоне от 0,01 до 0,2 %, диапазоне температур от 25 до 70 °C и диапазоне напряженности магнитного поля от 0 до 350 Гс. Что такое наножидкости? Наножидкость — это жидкость, содержащая частицы нанометрового..
Понимание регрессионного анализа: введение с примерами и типами
Регрессионный анализ — это статистический метод, который широко используется для изучения взаимосвязи между двумя или более переменными. Этот метод может помочь нам понять природу взаимосвязи между переменными, делать прогнозы и выявлять тенденции. В этой статье мы познакомим вас с регрессионным анализом, включая примеры и типы. Что такое регрессионный анализ? Регрессионный анализ — это статистический метод, используемый для поиска взаимосвязи между зависимой переменной и одной или..
Регрессия по данным MNIST
Применение двоичной классификации методом наименьших квадратов к данным MNIST Сначала я создал обучающий и тестовый набор данных одинакового размера из исходного набора данных MNIST. Отсюда я выбрал цифру (т. е. k = 3) и преобразовал k меток в целевой переменной в «+1», а не-k меток в «-1». Затем был реализован метод наименьших квадратов для нахождения бета-коэффициентов и классификации меток с использованием знаковой функции. Поскольку каждый экземпляр данных MNIST состоит из 28x28..
Прогноз звукового давления собственного шума аэродинамического профиля
Давайте воспользуемся набором данных NASA Airfoil Self-Noise Dataset для прогнозирования уровня звукового давления. Оглавление Введение О наборе данных Предварительная обработка Разработка функций Линейная регрессия с перекрестной проверкой Лассо-регрессия с перекрестной проверкой Ридж-регрессия с перекрестной проверкой Оценка различных моделей регрессии Заключение Введение Привет, ребята! В этой статье я расскажу, как вы можете предварительно обработать набор данных и..
Генерация доверительных интервалов для регрессионных моделей
Объяснение и изучение нескольких модельно-независимых методов Исследователь данных очень часто разрабатывает регрессионные модели для прогнозирования некоторой непрерывной переменной в своей повседневной работе. Что может быть не так часто, особенно когда мы изучаем методы регрессии, так это то, как определить доверительный интервал для данного прогноза нашей модели. Конечно, есть модели, которые имеют встроенный способ определения этого интервала, и при работе с классификацией..
Все о деревьях решений, часть 2
В первой части статьи Все о деревьях решений я обсуждал деревья классификации и некоторые термины, связанные с деревьями решений. Я прошу вас сначала просмотреть эту статью, прежде чем читать эту статью. В этой статье мы узнаем о деревьях регрессии и о том, как они используются для прогнозирования. В деревьях регрессии целевой переменной являются непрерывные числовые данные. Давайте разберем работу деревьев регрессии на примере: Предположим, нам предоставлены данные о..
Прогнозирование прочности бетона на сжатие с помощью машинного обучения
Регрессия и ЭДА по различным ингредиентам бетонной смеси для определения прочности на сжатие. Введение Бетон используется для обеспечения прочности, долговечности и универсальности при строительстве конструкции. Эти превосходные свойства сделали бетон надежным и долговечным выбором строительных компаний как для коммерческих, так и для бытовых конструкций. Из-за резкого увеличения использования бетона в качестве строительного материала большое значение имеет его прочность на сжатие...