Публикации по теме 'linear-regression'
Сколько стоит эта бутылка (в окне)?
Представьте себе такой сценарий: вы опаздываете на вечеринку. Вы быстро бежите в магазин за бутылкой вина, где натыкаетесь на это:
Вы начинаете паниковать. Вы не узнаете ни один из ярлыков. Вы понятия не имеете, что получить. Вы видите цены, но реалистичны ли эти цены? Откуда ты вообще знаешь? Наступает паралич анализа, и вы, наконец, берете первую вещь с полки.
Знакомая ситуация для вас? Это для меня! Для второго проекта моего учебного курса по науке о данных нам сказали..
Множественная линейная регрессия в Python: данные о жилищном строительстве округа Кинг
В этом проекте использовался итеративный подход к построению модели множественной линейной регрессии с помощью python, scikit-learn и statsmodels для прогнозирования продажных цен на дома в округе Кинг, штат Вашингтон, с использованием данных о домах, проданных в 2014 и 2015 годах (данные предоставлены Flatiron School и аналогичный набор данных доступен на Kaggle). Первая часть этого проекта тратится на очистку данных, разработку нескольких новых функций, а затем на построение моделей,..
Понимание функции стоимости для линейной регрессии
Определите количественную ошибку между прогнозируемыми и ожидаемыми значениями.
Вступление
В этой статье показано математическое объяснение функции стоимости линейной регрессии и принцип ее работы.
В области машинного обучения линейная регрессия - важная и часто используемая концепция. Линейная регрессия - это не что иное, как создание алгоритма для прогнозирования выходных данных по непрерывному набору значений для выходных данных, когда задан обучающий набор.
Итак, этот..
Линейная регрессия
Линейная регрессия является основным и наиболее широко используемым типом прогнозного анализа.
Содержание
Определить Цель линейной регрессии Типы линейной регрессии Допущения линейной регрессии Показатели оценки Что нужно помнить Приложения Ссылки
Определение
Линейная регрессия — это один из простейших алгоритмов машинного обучения с учителем, который помогает найти взаимосвязь между одной или несколькими независимыми переменными (предикторами) ,..
Линейная регрессия от новичка к новичку
Недавно я глубоко погрузился в мир ИИ, и это начинается с машинного обучения. Как человек, имеющий лишь введение в мир исчисления и статистики, сначала мне это показалось сложной задачей, но в конце концов я понял все, что происходило. Я хочу поделиться тем, как перевел (не такой сложный) математический жаргон на понятные мне слова и язык.
Что такое линейная регрессия?
Цель линейной регрессии - взять данные о некоторых входах и выходах и сделать прогноз для заданного входа. Мы, люди,..
Интерпретировать выход линейной / множественной регрессии R
(вывод lm по точкам), также с Python
Линейная регрессия - это очень простой, базовый, но очень эффективный подход к контролируемому обучению. Этот подход очень хорош для прогнозного анализа и построения общего подхода к любым данным, прежде чем переходить к более сложному алгоритму машинного обучения.
Линейная регрессия уже много обсуждается, и почти все книги, которые учат нас анализу, имеют ее описание, и гораздо больше материалов доступно в Интернете, поэтому я оставляю много деталей,..
Понимание модели линейной регрессии
Линейная регрессия — один из самых известных алгоритмов в статистике и машинном обучении. В этой статье мы собираемся исследовать линейную регрессию с помощью набора данных Boston Housing.
В модели линейной регрессии мы пытаемся изучить взаимосвязь между входными переменными и выходной переменной (одной) в данном наборе данных. Если набор данных пытается продемонстрировать линейную тенденцию, мы можем решить ее с помощью линейной регрессии.
Итак, приступим.
Сначала мы импортируем..
