Публикации по теме 'linear-regression'
Модель линейной регрессии
Как новичок в области машинного обучения, самый первый метод, с которым вы столкнетесь, — это линейная регрессия. Причина этого, на мой взгляд, в том, что изучение линейной регрессии — очень удобный способ познакомиться с машинным обучением. Итак, начнем!!!
В этой части мы рассмотрим процесс линейной регрессии и способы ее решения, используя Метод наименьших квадратов и Матричное нормальное уравнение .
Что такое линейная регрессия?
Линейная регрессия — это статистический метод..
Многомерная линейная регрессия
В реальном наборе данных всегда есть более одной переменной или функции. Если в задаче регрессии необходимо учитывать более одного признака / переменной в качестве результата, это называется многомерной регрессией.
Функция гипотезы одной переменной:
В случае нескольких переменных n x становится вектором или столбцом, содержащим n переменных в качестве элементов вектора.
Для n объектов параметры также становятся вектором,
Функция гипотезы нескольких переменных,
Для..
Памятка по машинному обучению для интервью Data Scientist: часто задаваемые вопросы о линейной регрессии…
Вот краткое изложение часто задаваемых вопросов по машинному обучению во время интервью с учеными данных. Я сделал шпаргалку максимально лаконичной. Все содержание является ключевым знанием, которое необходимо помнить. Надеюсь, это послужит руководством по подготовке к собеседованию в DS!
Функция потерь
Определение: измеряет штраф между его прогнозируемым результатом и фактическим результатом.
Распространенные типы функции потерь
Линейная регрессия: квадрат потери (сумма..
Создайте регрессионную модель машинного обучения, используя различные алгоритмы регрессии.
импортируйте необходимые библиотеки и загрузите набор данных:
импортировать pandas как pd из sklearn.model_selection; импортировать train_test_split из sklearn.linear_model; импортировать линейную регрессию из sklearn.tree; .metrics импортирует mean_squared_error
# Загрузить набор данных dataset = pd.read_csv('dataset.csv') X = dataset.drop(['target_column'], axis=1) y = dataset['target_column' ]
# Разделить данные на наборы для обучения и тестирования X_train, X_test, y_train,..
Линейная регрессия объясняется просто - с кодом
Узнайте о линейной регрессии
Что такое линейная регрессия?
Линейная регрессия — это простая контролируемая модель машинного обучения, которая используется для прогнозирования значения переменной на основе другой переменной, а также для прогнозирования. Линейную регрессию лучше всего использовать при попытке найти связь между двумя непрерывными переменными.
Линейная регрессия пытается подобрать прямую линию, где расстояние между фактическим и прогнозируемым значением минимально.
Вот..
Получение уравнения для простой линейной регрессии — метод МНК
Вывод уравнений был не таким простым
В этой статье мы будем выводить уравнения для коэффициентов простой линейной регрессии, используя условия ошибок и функцию ошибок.
Что такое регрессия?
Простыми словами, регрессия — это метод оценки значения на основе другого значения. Например, оценка роста по возрасту. - Этот метод используется для, 1. прогнозирования 2. Выяснения причинно-следственной связи между значениями
Что такое линейная регрессия? Линейная регрессия — это..
Обнаружение тенденций в данных временных рядов с использованием Python
Раскрытие возможностей анализа временных рядов Python: выявление скрытых тенденций среди потока данных, выявление иголок в стоге сена временных рядов.
В этой статье мы обсудим, как обнаруживать тенденции в данных временных рядов с помощью Python, что может помочь выявить интересные закономерности среди тысяч временных рядов, особенно на сложном рынке нефти и газа. Однако, благодаря мощи Python и объединенным силам линейной регрессии и статистики Кендалла Тау, мы можем преодолевать..
