Публикации по теме 'linear-regression'
ВСЕ О ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ
ЧАСТЬ 1: ТЕОРИЯ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ИНТУИЦИЯ.
В этой статье я познакомлю вас с подробным объяснением теории регрессии, визуализаций, показателей оценки и препятствий, которые необходимо преодолеть, чтобы построить надежную модель регрессии. Его реализации будут рассмотрены в моей следующей статье. Прочитав эти две статьи, поверьте мне, вы поймете почти каждый аспект проблемы регрессии.
Нажмите на ссылку, чтобы прочитать статью Все о реализации линейной регрессии (python) напрямую:..
Градиентный спуск
Цель этой статьи — дать вам представление о градиентном спуске.
Это будет достигнуто путем демонстрации вам геометрии и интуиции, лежащих в основе этого алгоритма, что его реализация станет очевидной для достижения, как только вы сможете это понять.
Мы конкретизируем общий алгоритм, следуя примеру, который поможет вам понять линейную регрессию.
Итак, давайте сразу в…
На приведенном ниже рисунке показана последовательность линий, которые все лучше подходят для набора точек на..
Моделирование и прогнозирование линейной регрессии с использованием GraphLab
Цель, с которой я начал, заключалась в том, чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, решив простую проблему. То есть для прогнозирования цены дома путем создания модели линейной регрессии с использованием набора обучающих данных, содержащего данные о продажах домов с различными характеристиками.
Graphlab create — это фреймворк с открытым исходным кодом для приложений машинного обучения и обработки данных от Dato. Было легко начать свое путешествие по машинному обучению с..
Полная математика логистической регрессии
Вы можете подумать, что я объясню, как работает логистическая регрессия? ну не совсем. Вы можете получить это на любом случайном канале YouTube или при переполнении стека.
Теперь я здесь, чтобы научить математике этого простого, но красивого алгоритма «логистической регрессии».
мы можем предсказать любую переменную ответа с помощью переменной-предиктора. И переменная ответа может быть либо количественной , либо качественной . т. е. количественный показатель носит числовой..
Как работает простая линейная регрессия в машинном обучении?
Когда вы думаете о простой линейной регрессии, подумайте о прогнозах. Основная цель этого алгоритма машинного обучения — использовать исторические отношения между независимой и зависимой переменной для прогнозирования будущих значений зависимой переменной. Это называется простой линейной регрессией , когда при построении прогнозной модели используется только одна независимая переменная. Когда используется больше независимых переменных, это называется множественная регрессия , но мы..
Эксперименты с простой моделью линейной регрессии
Если вы новичок в области статистики (как и я), следующая статья может быть вам интересна. Почему? Потому что он дает обзор базовой техники машинного обучения, описанной в каждой статистической книге для начинающих, которую вы можете там найти. Речь идет о простой линейной регрессии и о том, как ее реализовать с помощью Python. Я посвятил некоторое время изучению этой темы, а теперь хочу поделиться с вами некоторыми мыслями.
Чего можно ожидать:
В конце этой статьи я..
Прогноз энергопотребления с Auto-ARIMA
Из предыдущей статьи https://medium.com/@chantrapornchai/arima-for-energy-consumption-data-part-ii-ac779b40586e мы рассматриваем использование авторегрессии с использованием statsmodel с ARIMA. Трудно определить p, q, d, хотя мы изучаем ACF, PACF. Одно из предложений — выполнить поиск по сетке на p, d, q, как в https://machinelearningmastery.com/grid-search-arima-hyperparameters-with-python/ . Нам нужно повторить четыре цикла для возможных значений p, d, q, которые, тем не менее,..
Новые материалы
Конфигурация Gulp для WordPress - Часть II
Здесь мы переходим ко второй части руководства по настройке Gulp для оптимальной разработки WordPress. Если вы пропустили первую часть, где мы установили все модули, необходимые для задач,..
LACTF — сеть/метавселенная
В lactf я смог решить задачу веб/метавселенной.
Ниже приведен исходный код, предоставленный здесь
Из исходного кода видно, что флаг — это отображаемое имя администратора...
GraphQL — Язык запросов — Часть 1
Первое, что нужно знать: GraphQL — это спецификация (как она должна работать и выглядеть), а не реализация. GraphQL не нужно устанавливать, вы реализуете его с помощью серверной библиотеки,..
Будущее машинного обучения в Индии
Будучи связанным с интенсивно развивающимся языком, непрерывные технологические достижения наверняка поразят сектор машинного обучения, который вот-вот сформирует долгосрочную перспективу машинного..
Сравнение Clojure IDE — Emacs/Cider и IDEA/Cursive
Введение
Недавно я редактировал сообщение в блоге, в котором брал интервью у жителей Метосинии относительно их любимых редакторов Clojure . Было довольно интересно увидеть, что используется..
Строки, регулярные выражения и шаблонные литералы — Часть 1 | Понимание ES6
Строки, несомненно, являются одним из самых важных типов данных в любом языке программирования.
Строки есть практически в каждом языке программирования, и научиться их эффективному..
7 признаков того, что вы все еще начинающий веб-разработчик
В этой статье я расскажу о 7 признаках того, что вы все еще начинающий веб-разработчик. Это вещи, в которые время от времени могут впадать даже опытные разработчики, поэтому не беспокойтесь,..