Публикации по теме 'linear-regression'
Подводные камни линейной регрессии и как их избежать
Подводные камни линейной регрессии и как их избежать
Что делать, если предположения линейной регрессии не верны
Новичка в науке о данных всегда можно отличить по скорости, с которой они подбирают нейронную сеть.
Нейронные сети - это круто, и они могут делать потрясающие вещи, которые для многих из нас (включая меня) являются причиной, по которой мы вообще занялись наукой о данных. Я имею в виду, кто занимается наукой о данных, чтобы поиграть со старыми моделями линейной регрессии?..
Понимание градиентного спуска
Начнем с самого простого.
Задача алгоритма состоит в том, чтобы обеспечить некоторую функциональную связь с x (признаками) и y (целевой переменной). Эта функция по сути является гипотезой, созданной на основе обучающих данных. После создания мы используем эту функцию для прогнозирования результатов тестирования данных. Линейная регрессия предполагает, что эта функция является линейной.
y = m1x1 + m2x2 +m3x3 + ………mnxn + b
Цель этой модели — найти значения m1, m2, m3…..mn и b...
Машинное обучение с SQL: линейная регрессия
От теории к практике, полное объяснение.
В недавней статье я рассказал о некоторых методах анализа временных рядов в MySQL 8.
Я не хотел приводить пример реализации скользящего среднего, поскольку качество прогноза редко бывает хорошим, даже после многих предварительных аналитических процессов.
Поскольку простая линейная регрессия — одна из самых простых и понятных моделей машинного обучения, я хотел поэкспериментировать для вас с ее реализацией непосредственно в MySQL в надежде…
Обзор линейной регрессии
Для некоторых из вас линейная регрессия — это просто далекое воспоминание. Для некоторых это ворота в новую страну чудес, представленную в начале вашего курса машинного обучения. Для меня это должно быть моим хлебом насущным среди других алгоритмов, однако я нахожу быстрое освежение знаний полезным и денди время от времени. Итак, вот эта статья: Позвольте мне ненадолго вернуться в среднюю школу. Учитывая две точки в декартовой системе координат, сколько линий можно вместить в них?..
Введение: линейная регрессия
Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта его применение стало более доступным в различных отраслях. Различные дисциплины внедрили ИИ для повышения производительности; такие отрасли, как медицина, экономика, метеорология и человеческие ресурсы, и это лишь некоторые из них. С волнением, связанным с ИИ, вполне вероятно, что для многих людей это также вызывает замешательство, поскольку это больше похоже на волшебство. В то время как некоторые люди удовлетворены тем, что не..
Простая линейная регрессия в Python
«Если вы не можете объяснить это просто, значит, вы недостаточно хорошо это понимаете».
Простая линейная регрессия - это статистический метод, который позволяет нам суммировать и изучать отношения между двумя непрерывными (количественными) переменными. Я надеюсь сегодня доказать себе, что я понимаю и могу продемонстрировать линейную регрессию, написав ее с нуля на Python без использования Scikit Learn.
Импортируйте библиотеки
Я начну с импорта библиотек - numpy и matplotlib. Я..
Объяснение линейной регрессии
Привет, дорогой читатель! Если вы сейчас находитесь на этой странице, можно с уверенностью предположить, что вы начинаете изучать машинное обучение.
Линейная регрессия, вероятно, является самым примитивным типом модели, которую можно построить. Концепция этого проста. В этой статье я постараюсь объяснить то же самое.
Итак, линейная регрессия — это тип метода обучения с учителем. Итак, прежде чем вы начнете читать дальше, я бы посоветовал вам понять обучение с учителем. Вот моя..
Новые материалы
Интуитивное понимание тензоров в машинном обучении
Тензор является важной концепцией во многих научных областях, таких как математика, физика, обработка сигналов и компьютерное зрение, и это лишь некоторые из них. В математике тензор — это..
Использование машинного обучения для диагностики болезни Альцгеймера, часть 4
Маркеры семантической согласованности для ранней диагностики болезни Альцгеймера (arXiv)
Автор: Давиде Колла , Маттео Дельсанто , Марко Агосто , Бенедетто Витиелло , Даниэле Паоло Радичони..
Почему объяснимость так важна прямо сейчас?
По мере того, как системы искусственного интеллекта и инструменты на основе машинного обучения распространяются в нашей повседневной жизни, как практики, так и критики все чаще заявляют о..
Анимированный математический анализ
Использование Manim для создания математических анимированных визуализаций
Визуализация данных помогает понять скрытые закономерности в данных, которые невозможно визуализировать..
Создание простого слайдера изображений с помощью JavaScript
Узнайте, как создать базовый слайдер изображений с помощью HTML, CSS и JavaScript.
Введение
В этом уроке мы создадим удобный слайдер изображений, используя JavaScript, HTML и CSS. Ползунок..
Создание базы данных с помощью супергероя «Python»
В этом посте мы узнаем, как создать «базу данных SQLite с помощью модуля python sqlite3, создав простую функцию входа и регистрации. Готовы ли вы к этому путешествию? Если да , давайте приступим..
ИИ для чайников: руководство для начинающих по пониманию будущего технологий
Вы чувствуете, что остались позади в мире ИИ? Не волнуйтесь, вы не одиноки! Со всей этой шумихой вокруг искусственного интеллекта может быть трудно понять, с чего начать. Но не позволяйте сленгу..