Публикации по теме 'regression'


Классификация и регрессия с контролируемым обучением
В предыдущем посте мы говорили об определении машинного обучения и его типе. Одним из них является обучение с учителем, которое представляет собой алгоритм машинного обучения, который учится на данных типа пар «функции-цель». Наиболее распространенными проблемами в обучении с учителем являются классификация и регрессия. Регрессия Регрессия — это задача, требующая от алгоритма предсказания непрерывного значения в качестве целевой переменной. Вот пример задачи регрессии. Допустим,..
5. РЕГРЕССИЯ kNN
Привет мир! Этот блог посвящен использованию алгоритма kNN для регрессии. Пожалуйста, обратитесь к моим предыдущим блогам, чтобы получить представление о kNN. Машинное обучение с учителем — один из наиболее часто используемых и успешных типов машинного обучения. Мы использовали контролируемое обучение в предыдущем блоге, чтобы классифицировать цветочный ирис на несколько видов, используя физические измерения цветка. Обучение с учителем используется, когда мы хотим предсказать..
Как понимать и успешно применять любые алгоритмы?
За каждым алгоритмом стоит математика, которую вы должны понимать Сегодня мы поговорим о методологии работы с различными алгоритмами, особенно алгоритмами машинного обучения, на примере линейной регрессии и почему так важно понимать предысторию, если вы думаете стать не просто программистом, который может использовать библиотеку TensorFlow, но хороший ученый-программист, разбирающийся во всех функциях и не занимающийся математикой, знакомый со сложностью алгоритмов и умеющий..
Понимание классификации и регрессии в машинном обучении
Машинное обучение — это мощный метод, который позволяет компьютерам учиться и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Две общие задачи в машинном обучении — это классификация и регрессия. Эти два метода используются для решения широкого круга задач, от выявления спам-писем до прогнозирования цен на акции. В этой статье мы углубимся в основы классификации и регрессии в машинном обучении, включая их определения, различия и реальные приложения. Классификация —..
K Ближайшие соседи с использованием Numpy
В этой статье мы собираемся создать собственный алгоритм KNN с нуля и применить его к 23 различным наборам данных с использованием библиотек Numpy и Pandas. Алгоритм K ближайших соседей K Nearest Neighbours — один из самых простых алгоритмов прогнозирования в категории контролируемого машинного обучения. Алгоритм работает на основе двух критериев: — Количество соседей для включения в кластер. Расстояние соседей от точки тестовых данных. На изображении выше показано..
Как формула 1 может помочь вам понять недостаточную и чрезмерную посадку
Когда идентифицировать это и что вы можете с этим поделать Введение Иногда мне кажется, что я обманул систему. Бесчисленные экзамены проверяли мою способность определять и объяснять методы регрессионного моделирования, и если бы мне пришлось взглянуть на свои ответы сейчас, я был бы поражен своими знаниями…
что такое регрессия в машинном обучении?
Регрессия в машинном обучении В дисциплине машинного обучения регрессионный анализ является ключевым понятием классической модели линейной регрессии (CLRM). . Это классифицируется как обучение с учителем, потому что алгоритм обучается как входным, так и выходным меткам. Оценка того, как одна переменная влияет на другую, помогает установить связь между переменными. Предположим, вы покупаете автомобиль и решили, что расход бензина будет решающим фактором при покупке. Как бы вы..