Публикации по теме 'regression'
ML (машинное обучение) и его модели
******* ML (Машинное обучение) ********
1- ML - это приложение искусственного интеллекта (AI).
Искусственный интеллект предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования.
2- ML фокусируется на разработке компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения.
3- ML - это подход, основанный на семантическом анализе, который имитирует человеческую способность понимать..
Насколько хороши деревья решений для задач регрессии?
Для задач регрессии статистики десятилетиями использовали классическую линейную регрессию. Этот метод популярен и среди специалистов по данным, иногда они также используют его регуляризованные варианты, чтобы избежать переобучения: регрессия Ridge/Lasso/ElasticNet. Алгоритмы на основе дерева (например, деревья регрессии, регрессор случайного леса, XGBoost) также популярны среди данных…
Понимание регрессии с использованием набора данных COVID-19 - подробный анализ
Зависит ли количество подтвержденных случаев COVID от тестирования?
Надеюсь, вы все живы и здоровы! COVID-19 полностью изменил ход 2020 года, резко сократив мировую экономику. В этом блоге мы подробно рассмотрим регрессионный анализ и то, как мы можем использовать его для вывода ошеломляющих идей с использованием набора данных Chicago COVID. Некоторая интуиция как в исчислении, так и в линейной алгебре облегчит ваше путешествие. Добро пожаловать в мой первый блог!
Концепция..
Мультиколлинеарность в машинном обучении
Мультиколлинеарность — это тема машинного обучения, о которой вам следует знать. Я знаю эту тему, так как в последние годы я погрузился в концепцию статистики, которая важна для всех тех, кто что-то делает в области науки о данных. Я видел много специалистов по Data Science, которые являются профессионалами, но не знают некоторых вещей, связанных с мультиколлинеарностью.
Это особенно важно для всех тех людей, у которых нет математического образования, или для тех, у кого недостаточно..
Оценка производительности модели
Вариант использования из данных Health
В продолжение более раннего сообщения Оценка качества модели, алгоритма или прогноза мы продолжим здесь с данными о здоровье, База данных диабета индейцев пима . База данных диабета индейцев пима — это хорошо известный и широко используемый набор данных в области исследований диабета и машинного обучения. Набор данных содержит информацию о женщинах-индейцах пима в возрасте 21 года и старше из индейской общины пима недалеко от Феникса, штат..
Машинное обучение с нуля: модели линейной, полиномиальной и регуляризованной регрессии
В этой новой серии статей я взял на себя задачу улучшить свои навыки и навыки программирования, написав чистый, многоразовый, хорошо документированный код с тестовыми примерами. Это первая часть серии, в которой я реализую линейную, полиномиальную, гребенчатую, лассо и регрессию ElasticNet с нуля в объектно-ориентированной манере.
Мы начнем с простого класса LinearRegression, а затем на его основе создадим целый модуль линейных моделей в простом стиле, похожем на Scikit-Learn. Мои..
Линейная регрессия в деталях (часть 2)
Глубокое погружение в множественную линейную регрессию с примерами в Python
В первой части этой статьи мы формально определили задачу линейной регрессии и показали, как решать простые задачи линейной регрессии, когда набор данных содержит только один признак. Во второй части статьи мы обсудим задачи множественной линейной регрессии, где набор данных может содержать любое количество признаков.
Сначала мы обобщим решение в закрытой форме, которое мы нашли для простой линейной..
