Множественная регрессия почти аналогична простой линейной регрессии, но с более чем одной независимой функцией, что означает, что мы пытаемся предсказать значение на основе более чем одной переменной. В этой статье мы собираемся реализовать множественную линейную регрессию всего за несколько шагов: #шаг 1: Настройка рабочей среды Вы можете использовать Google Colab, Jupiter Notebook или загрузить PyCharm и python на свой локальный компьютер. Затем импортируйте необходимые..

Так что с возвращением!!! Сегодня мы говорим о нормализации, важной концепции машинного обучения. По общему определению это означает процесс преобразования значений признаков набора данных, чтобы они имели общий масштаб или диапазон. Теперь многие люди, такие как я, не понимают определений из книги, поэтому вот простое объяснение. Важно иметь предварительные знания о градиентном спуске . Но сначала давайте возьмем пример, чтобы мы могли ясно понять концепцию. вот некоторые..