Публикации по теме 'linear-regression'
Библиотеки Python для науки о данных : DAY-4 →Matplotlib (линейный график)
Линейный график используется для представления непрерывных данных, зависящих от времени.
Давайте разберемся с помощью примера;
Линейная диаграмма: динамика продаж за 12 месяцев
# Sales data across months
months = np.array(['January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June', 'July', 'August', 'September', 'October', 'November', 'December'])
sales = np.array([241268.56, 184837.36, 263100.77, 242771.86, 288401.05, 401814.06, 258705.68, 456619.94, 481157.24, 422766.63,..
От эконометрики к машинному обучению
Почему эконометрика должна быть частью ваших навыков
Как специалист по данным со степенью магистра эконометрики, я потратил некоторое время, чтобы понять тонкости, которые делают машинное обучение дисциплиной, отличной от эконометрики. Я хотел бы поговорить с вами об этих тонкостях, которые не очевидны на первый взгляд и которые заставляли меня удивляться на протяжении всего моего пути.
Прежде всего… что такое машинное обучение?… Что такое эконометрика?
Эконометрика - это..
Линейная регрессия в машинном обучении
Что такое регресс?
Регрессия - это в основном статистический подход к нахождению взаимосвязи между переменными. Линейная регрессия - это один из типов регрессии, который мы используем в машинном обучении.
Основы линейной регрессии
y = ax+b
y = цель
x = функция
a, b = параметр модели
Как выбрать а и б? Определите функцию ошибок для любой данной строки, выберите строку, которая минимизирует функцию ошибок. Такую функцию ошибок также называют функцией потерь или стоимости...
Реализация линейной регрессии с нуля
Регрессионный анализ - это метод прогнозного моделирования, который исследует взаимосвязь между зависимой и независимой переменной.
Давайте рассмотрим простую линейную регрессию (только одна зависимая и одна независимая переменные) в этой статье.
В уравнении линии y = mx + c , y - зависимая переменная, x - независимая переменная, m - наклон, c '- точка пересечения по оси y.
Подробнее о форме перехвата склона читайте в ханской академии .
В линейной регрессии мы пытаемся найти..
Изучите простую линейную регрессию, самостоятельно определив цену дома и код!
Стоимость дома может зависеть от многих факторов, таких как местоположение, площадь, количество спален, количество ванных комнат и многих других факторов. Здесь зависимая переменная — стоимость дома, а факторы — независимая переменная.
Для простой линейной регрессии мы рассматриваем только одну независимую переменную для прогнозирования стоимости дома. В этом примере мы собираемся рассмотреть квадратные футы дома, чтобы предсказать цену.
Что такое регрессия?
Регрессия в методе..
Когда требуется обрезка регрессора дерева решений
Хотя у нас есть множество регрессоров для прогнозирования / аппроксимации целевых переменных, не всегда более продвинутые из них выигрывают. В этой статье делается попытка показать, что Регрессор дерева решений (DTR) выигрывает у продвинутых, таких как Random Forest и т. Д.
Мы попытались сравнить DTR со следующими регрессорами:
Линейный регрессор Усиленный регрессор ADABoost Случайные леса
Каждый регрессор был опробован индивидуально, чтобы найти его лучший результат , а затем..
Линейная регрессия - простое объяснение с примером !!
Я попытался объяснить линейную регрессию как можно проще на примере.
Регрессия определяется как статистический метод, который пытается определить взаимосвязь между двумя или более коррелированными переменными. Он используется для прогнозирования значения переменной (также называемой зависимой переменной) с учетом значений другой переменной / переменных (также называемых переменными-предикторами).
Алгоритм регрессии относится к методу контролируемого обучения, где исторические данные..
