Публикации по теме 'multiple-linearregression'
Градиентный спуск с нуля: обзор вариантов GD
Градиентный спуск (GD) – самый известный метод оптимизации, используемый для обучения моделей машинного обучения (ML). Любой практикующий ML наверняка сталкивался с GD, когда делал свои первые шаги в ML. В этой статье мы рассмотрим три варианта GD и сравним их результаты с точки зрения точности, стоимости вычислений и изменчивости функции потерь. Вы готовы ? Поехали, семья!
Данные
Мы используем этот набор данных , который содержит информацию о рекламе и продажах. Обзор набора..
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..
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..