Публикации по теме 'linear-regression'
Многомерная регрессия — машинное обучение
#Чтобы четко понять следующую математику, code. пожалуйста, посетите предыдущий учебник здесь , посвященный линейной регрессии с одной переменной.
Чтобы быть простым, что такое многомерность, «когда результат зависит от более чем одного параметра», например. Цены на жилье зависят от возраста здания, местоположения, количества спален и других параметров.
поэтому уравнение (y=mx+b) теперь будет выглядеть так:
где m1,m2,m3 - коэффициенты, а x1,x2,x3 - независимые переменные с..
Практический подход к линейной регрессии в машинном обучении
Практический подход к линейной регрессии в машинном обучении
Практическое руководство по линейной регрессии для новичков
В предыдущем сообщении в блоге я попытался дать вам некоторое представление об основах машинного обучения. В этой статье мы начнем с нашего первого алгоритма машинного обучения, то есть линейной регрессии.
Сначала мы рассмотрим математические аспекты линейной регрессии, а затем я попытаюсь пролить свет на важные термины регрессии, такие как гипотеза и функция..
Важные концепции регрессионного анализа
Первым алгоритмом при изучении машинного обучения является регрессия, а точнее линейная и логистическая регрессия. Ниже приведены ответы на несколько вопросов, которые я считаю концептуально важными.
Каковы предположения для данных, которые следует учитывать при линейной регрессии?
Остаточные данные распределены нормально.
Между остаточным членом не должно быть корреляции, то есть автокоррелированных данных.
Независимые переменные не должны коррелироваться, т.е. данные должны..
Новые материалы
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..
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..