Публикации по теме 'linear-regression'
Нормальное уравнение с использованием Python: решение в закрытой форме для линейной регрессии
Машинное обучение с нуля: часть 3
В этой статье мы реализуем нормальное уравнение , которое является закрытым решением для алгоритма линейной регрессии, где мы можем найти оптимальное значение theta всего за один шаг без использования алгоритма градиентного спуска.
Сначала мы резюмируем алгоритм градиентного спуска, затем поговорим о вычислении theta с использованием формулы, называемой нормальным уравнением , и, наконец, рассмотрим нормальное уравнение в действии . и..
Линейная / логистическая регрессия
вступление
Прогностическое моделирование на основе данных, имеющихся в электронных таблицах, в отличие от визуальных или акустических данных, обычно дает один из двух желаемых результатов: прогнозирование числового значения или категории. Первая называется проблемой регрессии, а вторая - классификацией. Хотя множество довольно сложных алгоритмов могут решить проблемы, упомянутые выше, немногие из них столь же надежны и просты в использовании, как линейная и логистическая регрессия. Эта..
Реализуйте градиентный спуск в линейной регрессии с нуля, используя Python
введение
Линейная регрессия — один из самых популярных и используемых алгоритмов в области машинного обучения. этот алгоритм будет соответствовать линейной линии между предикторами и переменными отклика. уравнение подобранной линии будет использоваться для интерпретации взаимосвязи между переменными, а также для прогнозирования.
вот уравнение линейной регрессии предположим, что у вас есть переменные x и y
мы попытаемся найти наклон (m) и точку пересечения (b), чтобы уравнение..
Раскрытие полного потенциала линейной регрессии: передовые методы борьбы с нелинейностью и…
Линейная регрессия — это статистический метод, который используется для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Это линейный подход к моделированию связи между скалярным откликом (или зависимой переменной) и одной или несколькими независимыми переменными (или независимыми переменными). Основная идея линейной регрессии состоит в том, чтобы найти линию наилучшего соответствия, которая минимизирует сумму квадратов разностей между..
Как предсказать отметки с помощью простой линейной регрессии
Первый простой конкретный пример использования машинного обучения с Python
Введение
Обычно мне постоянно снится кошмар: приближается день экзамена, а я понимаю, что еще не начал пересматривать свои курсы. Потом я проснулась в поту и почувствовала облегчение, что это был всего лишь сон… С тобой такое было?
«6 шагов, чтобы полностью понять линейную регрессию»
«Раскрытие возможностей линейной регрессии: руководство для начинающих»
Эта статья является частью серии:
«Начало работы с машинным обучением: пошаговое руководство »
Введение в линейную регрессию
Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования линейной зависимости между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Это широко используемый инструмент для анализа и прогнозирования данных.
В модели линейной регрессии..
Линейная регрессия простыми словами
Привет, я Хай, и давайте поговорим о линейной регрессии!
Вы находите математические объяснения громоздкими и трудными для понимания, но все же хотели бы понять на высоком уровне, что делает модели данных, такие как линейная регрессия, такими успешными в бизнесе?
Тогда давайте поговорим о линейной регрессии. . . без математики!
Линейная регрессия — это способ предсказать число, например, сколько денег кто-то заработает или насколько хорош кто-то в определенной деятельности...
