Публикации по теме 'regression'
Влияет ли коллинеарность признаков на соответствие модели?
В контексте линейной регрессии — геометрическое понимание
Абстрактный:
Наше предположение состоит в том, что коллинеарность признаков в контексте линейной регрессии не сильно влияет на соответствие. Однако это делает коэффициенты соответствия чрезвычайно неопределенными и, следовательно, отрицательно влияет на интерпретируемость модели. Мы проверим это предположение, а затем также приведем обоснование того, почему это так. Обоснование будет содержать геометрическое понимание..
Машинное обучение
Технический : область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования.
Функциональность : говорят, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P, если ее производительность на T, измеряемая P, улучшается с опытом E.
Неспециалист . Машинное обучение позволяет компьютерам учиться и делать выводы на основе данных.
Алгоритмы машинного обучения:
контролируемое обучение..
Деревья регрессии | Дерево решений для регрессии | Машинное обучение
Как можно использовать деревья регрессии для решения задач регрессии? Как построить один.
В этом блоге предполагается, что читатель знаком с концепцией деревьев решений и регрессии. Если нет, обратитесь к блогам ниже.
Деревья решений Введение в машинное обучение Линейная регрессия с градиентным спуском
Что такое деревья регрессии?
Прочитав указанные выше блоги или уже будучи знакомыми с соответствующими темами, вы, надеюсь, уже понимаете, что такое дерево решений (то,..
Начните свое путешествие по машинному обучению!🚀
Что такое машинное обучение?
Давайте попробуем понять машинное обучение с точки зрения непрофессионала. Представьте, что вы пытаетесь выбросить бумагу в мусорное ведро.
После первой попытки вы понимаете, что приложили слишком много усилий. После второй попытки вы понимаете, что находитесь ближе к цели, но вам нужно увеличить угол броска. Здесь происходит то, что в основном после каждого броска мы чему-то учимся и улучшаем конечный результат. Мы запрограммированы учиться на..
Простая регрессия цен на сою с помощью случайных лесов Fast.ai
Применение передового машинного обучения к ценам на сырьевые товары.
Будучи студентом MOOC¹ «Машинное обучение для программистов» fast.ai и интересовавшимся сельским хозяйством, первое, что пришло на ум, было предсказание цен на сою на основе исторических данных. Соевые бобы являются глобальным товаром, и их цена за бушель сильно изменилась за последнее десятилетие.
Истории цен на отдельные сырьевые товары доступны в виде простых структурированных табличных данных, доступных в..
Линейная регрессия в машинном обучении
Линейная регрессия в машинном обучении
Существует два типа алгоритмов или задач машинного обучения с учителем: регрессия и классификация.
• Классификация - Классификация - это процесс категоризации данного набора данных по классам, он может выполняться как для структурированных, так и для неструктурированных данных. Процесс начинается с прогнозирования класса заданных точек данных. Классы часто называют целевыми, метками или категориями.
Пример - спам, проверка неплательщика в..
Квантильная регрессия: от линейных моделей к деревьям и глубокому обучению
Предположим, аналитик по недвижимости хочет спрогнозировать цены на жилье на основе таких факторов, как возраст дома и расстояние до центров занятости. Типичной целью будет получение точечной оценки наилучшей цены на жилье с учетом этих факторов, где «наилучшая» часто относится к оценке, которая сводит к минимуму квадратичные отклонения от реальности.
Но что, если они хотят спрогнозировать не только одну оценку, но и вероятный диапазон? Это называется интервалом прогнозирования , а..
