Публикации по теме 'linear-regression'
Взгляд на машинное обучение
Взгляд на машинное обучение
Часть 2
Что такое регрессия?
Регрессионный анализ — это форма метода прогнозного моделирования, которая исследует взаимосвязь между зависимой и независимой переменной.
Три основных применения регрессионного анализа:
а. Определение силы предикторов
б. Прогнозирование эффекта (влияния изменений)
в. Прогнозирование тенденций (анализ будущего)
ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ:
Линейная регрессия — это подход к оценке взаимосвязи между одной зависимой..
Линейный регрессионный анализ — Обзор
Что такое регрессия?
Регрессионный анализ — это форма метода прогнозного моделирования, которая исследует взаимосвязь между зависимой и независимой переменной. Модели регрессионного анализа используются для прогнозирования влияния на зависимую переменную различных изменений независимых переменных. Типы регрессии включают простую регрессию, множественную регрессию, линейную регрессию, многомерную регрессию, полиномиальную регрессию и логистическую регрессию.
Линейная регрессия..
Реализация простой линейной регрессии с использованием Python без scikit-Learn
Пошаговое руководство с использованием базовых библиотек
В своей первой статье о Medium я собираюсь объяснить, как реализовать простую линейную регрессию с использованием Python без scikit-learn.
В этом примере я использовал некоторые базовые библиотеки, такие как pandas , numpy и matplotlib , чтобы получить набор данных, решить уравнения и визуализировать данные соответственно. .
Вы можете найти набор данных для этого примера в репозитории GitHub.
К коду
Давайте..
Концепция машинного обучения, лежащая в основе линейной регрессии
Применение модели Simple ML для прогнозирования выбросов CO2
Введение
В последние годы вокруг искусственного интеллекта (AI) было много шумихи. Вы можете найти его практически где угодно - от включения света голосом до полностью автономного беспилотного автомобиля.
Большая часть современного ИИ требует большого количества данных. Чем больше вы отдаете, тем лучше он учится. Например, чтобы научить ИИ понимать изображение кошки, вам нужно дать много изображений кошек и не кошек,..
Многомерная линейная регрессия… ЕСТЬ ЕЩЕ?
Привет, читатели! Это продолжение моей средней тенденции - понимание теории / математики машинного обучения. Поскольку я начал заниматься этой темой, я буду писать статьи среднего размера, описывающие свой путь, следите за обновлениями. А теперь вернемся к моей статье!
В предыдущей статье я рассмотрел математику, лежащую в основе одномерной линейной регрессии и ее реализацию в Python . Теперь вы, возможно, смотрите на многомерную линейную регрессию и думаете: Ну, мой мозг вот-вот..
Модель линейной регрессии с NumPy
ML с нуля: модель линейной регрессии с NumPy
Ваше полное руководство по линейной регрессии
В этом проекте мы увидим, как создать модель машинного обучения, использующую алгоритм множественной линейной регрессии.
Основная цель этого проекта - объяснить, как работает линейная регрессия и как вы можете с нуля кодировать модель линейной регрессии, используя замечательный модуль NumPy.
Конечно, вы можете создать модель линейной регрессии, используя scikit-learn, всего лишь с 3–4..
Линейная регрессия.
Линейная регрессия — это старейший, простой и широко используемый алгоритм машинного обучения с учителем для прогнозного анализа.
Каждый Data Scientist начинает с этого. Итак, вот оно.
Прежде чем мы погрузимся в реальную технику линейной регрессии, давайте взглянем на ее интуицию.
Допустим, я даю вам следующую загадку:
Учитывая следующие значения X и Y, каково значение Y, когда X = 5. (1,1), (2,2), (4,4), (100,100), (20 , 20)
Ответ: 5. Не очень сложно, правда?
Теперь..
