Публикации по теме 'regression-analysis'
РЕГРЕССИВНЫЙ АНАЛИЗ
Регрессионный анализ — это статистический метод, который используется для описания взаимосвязи между зависимыми и независимыми переменными в простой математической форме.
Существуют различные типы регрессии:
· Линейная регрессия (для непрерывных зависимых переменных)
· Лассо-регрессия (используется как метод регуляризации)
· Ридж-регрессия (используется как метод регуляризации)
· Регрессия Elastic-Net (гибрид регуляризации L1 и L2)
· Логистическая регрессия (для дискретных..
Регрессия против классификации
Регрессионный анализ и классификация — популярные инструменты, используемые для прогнозирования. Оба используют одну и ту же концепцию использования известных наборов данных (также называемых обучающими наборами данных) для прогнозирования будущих новых точек данных, чтобы сделать вывод. Обе эти проблемы попадают в категорию Машинное обучение с учителем , где задача включает в себя изучение функции, которая сопоставляет входные данные с выходными на основе примеров пар входных и..
Регрессионный анализ с линейными и нелинейными моделями
Регрессионный анализ — это статистический метод, используемый для моделирования и анализа связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Регрессионный анализ широко используется в различных областях, в том числе в экономике, финансах, технике и социальных науках. В этой статье мы обсудим регрессионный анализ с линейными и нелинейными моделями и предоставим код Python…
Поймите линейную регрессию простым способом
Здравствуйте, меня зовут Маюр Гаргаде, я работаю специалистом по данным в VisionNLP https://medium.com/visionnlp
Я попытаюсь объяснить простую линейную регрессию довольно простым способом. Давайте разберемся, что такое модель линейной регрессии с прилагаемыми рукописными заметками с пояснением.
Я изучал линейную регрессию почти 4 года в своих академических кругах и теперь применяю ту же модель на реальных данных.
Что такое регрессионный анализ?
Статистический метод оценки..
Все об энтропии, кросс-энтропии и KL-дивергенции
Информационное содержание -
Пожалуйста, ознакомьтесь с приведенной ниже ссылкой для получения подробной информации об информационном содержании.
Информационное содержание и энтропия Информационное содержание — medium.com
Энтропия -
Энтропия — это мера случайности обрабатываемой информации (большой беспорядок). Другими словами, это мера непредсказуемости. Чем выше энтропия, тем сложнее делать какие-либо выводы из этой..
Сквозной проект машинного обучения: прогнозирование продаж бизнеса 🚀
Все на себе испытали, насколько важно точно прогнозировать спрос. Представьте себе: вы идете в местный продуктовый магазин, чтобы купить яблоки. Как узнать, сколько яблок купить?
Не задумываясь, вы, скорее всего, просто покупаете такое же количество яблок, которое съели за неделю до этого. Или вы быстро посчитаете в уме и подсчитаете среднее количество яблок, которые вы ели каждую неделю в течение последних нескольких недель, и купите это количество.
В бизнесе создание точного..
Полиномиальная регрессия в MATLAB: моделирование нелинейных отношений
В этом руководстве мы рассмотрим, как использовать полиномиальную регрессию для моделирования нелинейных отношений в MATLAB. Полиномиальная регрессия — это расширение линейной регрессии , которое позволяет нам подгонять полиномиальное уравнение к данным, что позволяет нам для захвата нелинейных закономерностей. К концу этого руководства вы сможете выполнять полиномиальную регрессию в MATLAB и визуализировать результаты.
Оглавление
Введение в полиномиальную регрессию Подготовка..
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..