Публикации по теме 'linear-regression'
Прогнозирование стоимости акций TESLA на момент закрытия
Контролируемое машинное обучение :
Тип обучения, при котором ввод и вывод уже передаются конкретной модели, и при этом модель проходит обучение и дает прогнозируемые значения, которые по сравнению с выходными значениями дают наилучшую линию соответствия.
Линейная регрессия :
Само название предполагает, что оно дает линейную зависимость между зависимой и независимой переменной, где уравнение:
y= mx +c, где m — наклон, а c — точка пересечения.
Почему я выбрал линейную..
Прогноз медицинских расходов с использованием линейной регрессии | Нандита Поре
Введение:
Медицинские расходы часто могут быть серьезной проблемой для отдельных лиц и семей. Прогнозирование этих затрат может иметь серьезные последствия для страховых компаний, поставщиков медицинских услуг и политиков. В этом сообщении блога мы углубимся в мир прогнозирования медицинских расходов с использованием линейной регрессии. Мы проведем вас через весь процесс: от загрузки набора данных до оценки производительности модели, предоставляя примеры кода на каждом этапе...
Линейная регрессия: руководство для начинающих
Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования линейной зависимости между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Это широко используемый метод анализа данных, который часто используется для прогнозирования непрерывных значений, таких как цены или температуры. В этой статье мы рассмотрим основы линейной регрессии и способы ее применения в реальных сценариях.
Что такое линейная регрессия?
Линейная регрессия — это линейный..
Путешествие Дингуса к изучению машинного обучения: линейная регрессия, день 2
Вот и наступил второй день моего приключения по машинному обучению, и, боже, какие персонажи! От линейной алгебры до векторных уравнений, я погружался глубоко в царство чисел, и все это во время написания кода на Python (кто сказал, что у нас не будет калькуляторов вне класса). Одно можно сказать наверняка: математика — это наркотик. Теперь давайте приступим к изучению линейной регрессии — метода, раскрывающего взаимосвязь между двумя переменными.
Подготовка к сцене: линейная регрессия,..
Мультилинейная регрессия
Здравствуйте, сегодня мы поговорим о мультилинейной регрессии и увидим лучший способ реализации нашей модели. Следующие темы будут дополнением к статье:
Введение в множественную линейную регрессию Реализация на Python
Давайте начнем!
1. Введение в мультилинейную регрессию
В линейной регрессии мы использовали только один предиктор и обнаружили его связь с нашей переменной ответа. что, если нам доступно более одного предиктора, как мы найдем связь между ними и ответом y ?
Мы..
Причинный вывод с помощью линейной регрессии: эндогенность
Обсуждение экзогенной переменной, экзогенной переменной, пропущенной переменной, ошибки измерения и погрешности одновременности
В моей предыдущей статье мы обсудили некоторые распространенные проблемы при разработке линейной регрессии — исключение важных переменных и включение нерелевантных переменных. В этой статье мы обсудим эндогенность в модели линейной регрессии, особенно в контексте причинно-следственной связи .
Модель линейной регрессии — это популярный инструмент,..
Алгоритмы регрессии
Алгоритмы регрессии — это тип алгоритма машинного обучения, используемый для прогнозирования числовых значений на основе входных данных. Алгоритмы регрессии пытаются найти взаимосвязь между входными и выходными переменными, подгоняя математическую модель к данным. Цель регрессии — найти математическую взаимосвязь между входными признаками и целевой переменной, которую можно использовать для точного прогнозирования новых, невидимых данных.
Существует множество различных типов..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..