Публикации по теме 'linear-regression'
ML Mini Project: прогноз цен на автомобили
Сегодня мы создадим мини-проект по машинному обучению, в котором построим модель и обучим ее предсказывать цену автомобиля. Модель будет рассматривать название автомобиля, марку, пробег и тип топлива автомобиля в качестве входных характеристик для прогнозирования выходных данных.
Весь код, написанный в этом блоге, есть у меня на github- https://github.com/HarshMishra2002/car-price-prediction
ссылка на используемый набор данных -..
Нежное введение в линейную регрессию, путь дротика
Всем привет!
В прошлый раз я познакомил вас с несколькими библиотеками машинного обучения, написанными на языке программирования Dart, на простом примере использования в классе LinearRegressor . Но что такое линейная регрессия? Засучим рукава и попробуем разобраться.
Проще говоря, регрессия — это когда кто-то пытается предсказать число в зависимости от набора переменных (также известных как признаки, независимые переменные).
Представьте, что у вас есть задача спрогнозировать..
Линейная регрессия, почему важна прямая линия.
Сегодня мы узнаем об основном алгоритме машинного обучения, называемом линейной регрессией. Мы увидим математическую модель и то, как ее можно использовать для создания прогнозов на искусственно сгенерированном наборе данных.
Почему вы должны беспокоиться?
Линейная регрессия представляет собой очень простой и фундаментальный подход к решению проблемы с данными. Если вы хотите знать, какие факторы способствуют определенному результату, а какие нет, то линейная регрессия может сделать..
Объяснение линейной регрессии в машинном обучении
Вы когда-нибудь задумывались, что означают термины «регрессия» и «линейная регрессия» в контексте машинного обучения? Если это так, продолжайте читать, чтобы узнать!
Что такое регрессия в машинном обучении?
Регрессия — это прежде всего метод анализа взаимосвязи между независимыми переменными/признаками и зависимой переменной/результатом. Регрессия — это метод, наиболее часто используемый для решения задач контролируемого машинного обучения.
Моделирование регрессии, которое, как..
«Понимание и применение множественной регрессии»
Эта статья является частью серии:
«Начало работы с машинным обучением: пошаговое руководство »
Множественная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и двумя или более независимыми переменными. Цель множественной регрессии состоит в том, чтобы найти наиболее подходящую линию или кривую (называемую линией или кривой регрессии), которая описывает взаимосвязь между зависимой переменной и независимыми переменными.
Чтобы..
Введение в машинное обучение и глубокое погружение в линейную регрессию
СОДЕРЖАНИЕ
В этом посте мы рассмотрим:
1. Введение в машинное обучение
2. Различные типы задач машинного обучения.
3. Функция затрат для линейной регрессии.
4. Алгоритм градиентного спуска.
5. Практическое руководство по задаче многомерной линейной регрессии на наборе данных Kaggle.
Что такое машинное обучение?
Помните первый код, который вы написали на компьютере? Большинство из нас начинают с программ «Hello World», но вспомните, когда вы написали что-то, что заставило вас..
Улучшите свою модель регрессии, используя 5 советов, о которых никто не говорит
Алгоритмы и статистика
Улучшите свою модель регрессии, используя 5 советов, о которых никто не говорит
Обнаружение и решение общих проблем в множественной линейной регрессии более эффективными способами
Пройдите часть-2 этого поста здесь .
Множественная линейная регрессия (MLR), вероятно, является одним из наиболее часто используемых методов для решения бизнес-задач. Тем не менее, многие специалисты по обработке и анализу данных изо всех сил пытаются определить и/или справиться..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..