Публикации по теме 'regression'


Логистическая регрессия персептрона
Логистическая регрессия является важной, поэтому для оптимизации ее решений работает значительное количество алгоритмов. Здесь мы рассмотрим другой алгоритм под названием Perceptron. Я снова попытался найти код для его написания с нуля. Надеюсь, тебе понравится! Я также включил два других варианта реализации персептрона: средний персептрон и алгоритм пегасоса, которые довольно интуитивно понятны. Набор данных: самостоятельно созданный со случайными числами Процесс последовал:..
Как машинное обучение помогло компаниям электронной коммерции сэкономить
Записки из промышленности Как машинное обучение интерпретирует проблемы и сокращает расходы для компаний электронной коммерции Позвольте мне поделиться с вами историей успеха применения машинного обучения в моей компании Прежде чем мы углубимся в решение, вот проблема. Компания столкнулась с высокой вероятностью неудачной доставки, когда покупатели (те, кто покупал товары на платформе электронной коммерции, такой как Shopee, Lazada, Amazon, eBay и т. Д.), Отклоняли свои посылки в..
Регрессия машинного обучения и анализ данных с набором данных Boston Housing в Python   —  Часть 2
Итак, следуя моему предыдущему сообщению ( здесь ), мы преобразовали данные в формат, который мы можем использовать, и провели некоторый исследовательский анализ, чтобы понять данные. Теперь пришло время запачкать руки и начать строить модели, чтобы попытаться предсказать цены! Линейная регрессия Хороший первый шаг в любом проекте машинного обучения — посмотреть, сможем ли мы построить как можно более простую модель для объяснения наших данных. В некоторых случаях этого вполне может..
Основы Kaggle: решение моей первой задачи в области науки о данных
Пакет Kickstarter для новичков! Вспышка пандемии COVID-19 вынудила весь мир внести серьезные изменения в свой образ жизни, постоянно находясь в помещении. Имея все дополнительное время, сэкономленное от поездок на работу и прогулок, я решил заняться вещами, которые иначе никогда бы не смог. Одним из них был Kaggle . Во всех своих предыдущих проектах я работал с наборами визуальных данных, поэтому хотел попробовать свои силы в чем-то другом. Я хотел развить понимание всего..
Введение в полиномиальную регрессию (с реализацией Python)
Вот все, что вам нужно, чтобы начать работу с полиномиальной регрессией Какой первый алгоритм машинного обучения вы помните? Ответом обычно является линейная регрессия для большинства из нас (включая меня). Честно говоря, линейная регрессия поддерживает нашу лестницу алгоритмов машинного обучения в качестве основного и основного алгоритма в нашем наборе навыков. Но что, если ваша модель линейной регрессии не может смоделировать взаимосвязь между целевой переменной и..
Алгоритм регрессии, часть 4: поддержка векторной регрессии с использованием языка R
Что такое регрессия опорных векторов? Машина опорных векторов - это контролируемый машинный алгоритм обучения, который можно использовать для задач регрессии или классификации . Он может решать линейные и нелинейные задачи и работать для многих практических задач. Он использует технику, называемую уловкой ядра , для преобразования ваших данных, а затем на основе этих преобразований находит оптимальную границу между возможными выходами. Давайте разберемся с регрессией опорных..
Разреженное групповое лассо в Python
Как использовать один из лучших методов выбора переменных в регрессии Итак, вчера я запустил новый пакет для python: asgl (название происходит от Adaptive Sparse Group Lasso), который добавляет множество функций, которые уже были доступны в пакетах R, но не в python, например, решение разреженных групповых моделей лассо, и выходит за рамки этого, добавляя дополнительные функции, которые улучшают результаты, которые может обеспечить разреженное групповое лассо. Это будет первая..