В традиционной статистике широко используется модель линейной регрессии. В этой статье цель состоит в том, чтобы проследить пошаговую реализацию моделей этого типа с помощью Tensor Flow . Мы собираемся представить простую линейную регрессию. Для нашего исследования мы проанализируем возраст детей по оси x и рост детей по оси y . Мы попытаемся предсказать рост детей, используя их возраст, применяя простую линейную регрессию. Модель регрессии будет представлена ​​в Tensor Flow ...

В обучении с учителем нам предоставляется набор данных с функциями и набором результатов. Алгоритмы регрессии используются для прогнозирования выходных данных с непрерывными значениями, которые нельзя разделить на определенные категории. Прогнозирование цен на жилье - один из примеров проблем регрессии. Одномерная линейная регрессия - это один из простейших алгоритмов, который предсказывает результат, когда для данных существует только одна функция. Сначала представим модель с..

Линейная регрессия является обязательным условием на вашем пути к изучению машинного обучения, если вы ищете быстрое, но целенаправленное введение, вы находитесь в правильном месте, оставайтесь. Предположим, нам нужна система, способная прогнозировать время полета птицы с учетом ее возраста, веса, температуры воздуха, времени суток и широты. Или предположим, что для решения задачи автоматической навигации мобильного робота , мы стремились определить угол поворота колес, чтобы избежать..

Простой способ изучить математику линейной регрессии Статья предназначена для понимания линейной регрессии с использованием небольшого набора данных и лежащей в основе математики. В« статистике линейная регрессия - это линейный подход к моделированию взаимосвязи между скалярным откликом (или зависимой переменной ) и одной или несколькими независимыми переменными (или независимыми переменными )» - Википедия Мы начинаем с набора входов (значения x) и соответствующих выходов..