Углубляемся в технические детали создания регрессионной модели с помощью TensorFlow 2.0 и Keras API. В TensorFlow 2.0 Keras входит в стандартную комплектацию с библиотекой TensorFlow. API стал проще и удобнее в использовании. TensorFlow 2.0 поставляется с Keras, упакованным внутри, нет необходимости импортировать Keras как отдельный модуль (хотя вы можете сделать это, если вам нужно). API TensorFlow 2.0 упрощен и улучшен. Это хорошая новость для нас - разработчиков машинного..

Машинное обучение уже более года является очень популярной и модной темой. Несмотря на то, что алгоритмы существуют уже несколько десятилетий, вычислительная мощность и объем данных на сегодняшний день сошлись с алгоритмами. Очевидно, что в последующие годы будет много прорывов в этой области. Но базовое понимание этого предмета очень важно. И я хотел бы упомянуть основные понятия машинного обучения, такие как модели, обучение, выбор, масштабирование и т. д. в R. Машинное обучение..

tldr: «Ridge» - это причудливое название для L2-регуляризации, «LASSO» означает L1-регуляризацию, «ElasticNet» - это соотношение регуляризации L1 и L2. Если все еще не понятно, продолжайте читать… Логистическая регрессия Эта статья посвящена различным способам регуляризации регрессий. В контексте классификации мы могли бы использовать логистическую регрессию , но эти идеи также применимы к любому виду регрессии или GLM . Цель двоичной логистической регрессии - найти способ..

Запуск алгоритмов для получения наиболее точных результатов Эта статья - последняя из моей серии о наборе данных Housing. Для непосвященных, я уже рассказывал о EDA и Feature Engineering в предыдущих двух статьях. Подводя итоги работы, мы рассмотрели ужасно рутинную работу по изменению данных в EDA и кропотливую переработку функций во второй статье. Мы изучили все переменные, решили, что оставить, а что отбросить, исходя из релевантности переменной по отношению к целевому значению...

Итак, какие ответы приходили вам в голову? Случайный лес, SVM, K означает, Knn или даже Deep Learning и его варианты? Теперь некоторые из вас могут посмеяться и сказать, как, черт возьми, вы можете предсказывать так далеко вперед, предсказывать вещи на 100 лет вперед - это безумие. Что заставляет вас сказать, что регрессия продолжит использоваться в 2118 году? Ответ - эффект Линди . Да, эвристика, которую я использую, чтобы предсказать это, - это эффект Линди. Хорошо,..