Машинное обучение стало мощной областью, которая позволяет компьютерам учиться и делать прогнозы или принимать решения на основе данных. Машинное обучение играет решающую роль в самых разных областях, начиная от распознавания изображений и заканчивая обнаружением мошенничества. В этой статье представлено глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, включая алгоритмы обучения с учителем, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия и деревья решений, а также алгоритмы..

В этом уроке вы можете узнать, как работает алгоритм линейной регрессии, и реализовать его с нуля на python, используя Gradient Descent. В статистике линейная регрессия — это линейный подход к моделированию взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Пусть X — независимая переменная, а Y — зависимая переменная. Основная цель линейной регрессии — найти линию/плоскость, которая лучше всего соответствует точкам данных. мы знаем уравнение..

Линейная регрессия — это популярный алгоритм, используемый в машинном обучении и статистике для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Это алгоритм обучения с учителем, который используется для прогнозирования непрерывного вывода на основе одной или нескольких входных функций. Вот основные шаги для построения модели линейной регрессии: Сбор данных: первый шаг — собрать данные с зависимой переменной (y) и одной или несколькими..

Какую модель машинного обучения использовать В этой статье я хотел бы рассказать вам о «Лучших алгоритмах машинного обучения». 1. Линейная регрессия Линейная регрессия - это прогностический статистический подход для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной с заданным набором независимых переменных. 2. Логистическая регрессия Логистическая регрессия — это алгоритмы обучения под наблюдением , широко используемые для классификации . он используется для..