Публикации по теме 'linear-regression'
Ридж-регрессия против регрессии Лассо
Машинное обучение | Контролируемое обучение
Насколько хорош ваш ИИ? модель? С инженерной точки зрения очень важно точно определить точность модели. Однако новая построенная модель может дать точность почти 100%, и ваш инстинкт, скорее всего, подскажет вам, что что-то не так. Что-то действительно не так, но есть способы это исправить — Регрессия гребня и Регрессия Лассо .
Переобучение — это то, как мы определяем проблему, предложенную выше. Переоснащение происходит, когда..
Математические основы линейной регрессии
Линейная регрессия — это самый простой, но самый интуитивно понятный алгоритм машинного обучения, поскольку он позволяет легко сопоставить значение «прогноза» с математической основой. Я написал эту статью после того, как много прочитал о математике, лежащей в основе работы различных алгоритмов машинного обучения. После прочтения нескольких статей и документов по теме я попытался написать эту статью, используя всю информацию и знания, которые я получил. Я попытался сжать математику и..
Проблемы линейной регрессии в реальном времени
Уморительно простое руководство с примерами, кодом и советами по решению проблем
Введение:
Добро пожаловать в дурацкий и чудесный мир линейной регрессии! В этом простом, забавном и всеобъемлющем руководстве мы рассмотрим концепции линейной регрессии, приведем занимательные примеры, пошагово объясним код и рассмотрим его сильные и слабые стороны. Приготовьтесь к полному смеха путешествию, когда мы углубимся в 25 разнообразных сценариев, в которых линейная регрессия сияет, даже когда..
Проект Data Analyst: исследование бизнес-решений
Добро пожаловать на мою среднюю страницу! В этом посте я проанализирую данные о маркетинговых исследованиях и рекомендациях по продажам спортивного магазина. Данные, которые будут использоваться в этом исследовании, получены из одного из модулей DQLAB «Аналитик данных: исследование бизнес-решений». Есть несколько шагов для анализа данных, включая подготовку данных, визуализацию и создание модели с использованием логистической регрессии, чтобы помочь бизнес-решениям в будущем.
О НАБОРЕ..
Модель линейной регрессии для новичков
Первый вопрос, который приходит нам на ум, заключается в том,
"Что такое линейная регрессия?"
Это также машинное обучение, основанное на обучении с учителем, что означает, что мы можем производить вывод или прогнозировать результат на основе предыдущих коллекций данных или предыдущего опыта. Данные, представленные в обучении с учителем, представляют собой помеченные данные.
В линейной регрессии есть две переменные, одна из которых является независимой переменной, а другая - зависимой..
Закрытая форма vs. Градиентный спуск
Базовый случай: y = wx + e
Мы предполагаем, что зависимая переменная y имеет указанную выше линейную связь с независимой переменной x.
Учитывая n наблюдений за парами ‹xi, yi›, как мы можем найти вес w , который лучше всего соответствует уравнению?
Откуда мы знаем, что w лучше?
Люди обычно смотрят на квадраты ошибок, для чего требуется лучший w , который минимизирует \sum (yi — wxi)².
Простая интерпретация \sum (yi — wxi)² — это квадрат расстояния между эмпирическими точками и..
КОМПЛЕКСНОЕ РУКОВОДСТВО ПО ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ
Введение:
В современном мире существует множество различных алгоритмов. Прежде чем углубляться в более сложные методы, важно усвоить основы. Одним из таких основополагающих алгоритмов является линейная регрессия. В этом руководстве мы предоставим всестороннее понимание линейной регрессии, включая ее основные концепции, реализацию в коде и распространенные вопросы на собеседованиях.
Что такое линейная регрессия?
Линейная регрессия — это контролируемый алгоритм машинного..
