Публикации по теме 'linear-regression'
Линейная регрессия в Керасе
В этой статье я объясню, как выполнить одиночную линейную регрессию в Python с использованием Keras и TensorFlow .
Полиномы
В старших классах учащиеся получают довольно точное представление о том, что такое многочлены; однако давайте вспомним их основные характеристики и поведение:
Знак старшего коэффициента многочлена показывает его конечное поведение. Степень полиномиальной функции предоставляет информацию о форме, поворотных точках и нулях графика. Максимальное количество..
Важность очистки данных для получения лучшего анализа в науке о данных
Насколько важна очистка данных для лучшей аналитики данных
В науке о данных на результаты анализа большое влияние будет оказывать качество используемых данных. качество данных означает наличие данных в соответствии с функцией, которая будет использоваться в анализе. Проще говоря, хорошие данные дадут хороший анализ, и наоборот.
Сам этап очистки данных является важным процессом в процессе анализа машинного обучения перед началом применения модели. В этом обсуждении будет рассмотрен..
Линейная регрессия в машинном обучении
Введение
Регрессия — это метод статистического анализа, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Он предсказывает непрерывные числовые значения на основе входных переменных. Зависимая переменная, также известная как переменная ответа или переменная результата, — это переменная, которую вы хотите предсказать или объяснить. Независимые переменные, также называемые переменными-предикторами или признаками, — это..
4 библиотеки Python для базовой обработки данных
Для 1-го и 2-го уровней науки о данных необходимо знание pandas, numpy, matplotlib и scikit-learn.
Введение
Для 1-го и 2-го уровней науки о данных требуется владение библиотеками pandas , numpy , matplotlib и scikit-learn . существенный. Если вы освоите эти 4 пакета, вы сможете выполнять задачи уровня 1 и 2 с использованием Python, как описано ниже.
1. Базовый уровень
На первом уровне соискатель науки о данных должен уметь работать с наборами данных, обычно..
АЛГОРИТМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ №2
АЛГОРИТМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ №2
2. МНОЖЕСТВЕННАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
Что такое множественная линейная регрессия?
Множественная линейная регрессия (MLR), также известная как множественная регрессия, представляет собой статистический метод, который использует несколько независимых переменных для прогнозирования результата переменной отклика. Целью множественной линейной регрессии является моделирование линейной зависимости между независимыми переменными и переменными отклика..
Инструменты или концепции машинного обучения? когда начать? Часть 3
В предыдущей статье мы начали говорить о темах и ресурсах, которые помогут вам строить модели, а сегодня мы добавим больше методов в ваш набор инструментов для алгоритмов, изучая машинное обучение, линейную и логистическую регрессии.
Линейная и логистическая регрессии : эти методы считаются наиболее широко используемыми моделями в промышленности и научных кругах благодаря хорошим свойствам математической простоты, вычислительной эффективности и интуитивной интерпретации. вам нужно..
линейная регрессия с одной переменной | Градиентный спуск
В этом курсе мы изучим алгоритм градиентного спуска, который позволяет, начиная со случайной точки, за несколько итераций достигать локального минимума заданной функции.
Сначала мы объясним интуицию, лежащую в основе этого алгоритма, затем мы приведем простой пример его применения для оптимизации функции с одной переменной, и, наконец, мы будем использовать этот алгоритм для поиска оптимальных параметров линейной регрессии.
Давайте начнем с описания интуитивного понимания этого..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
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..