Публикации по теме 'linear-regression'
Раскрывая силу терминов взаимодействия в линейной регрессии
Раскрывая силу терминов взаимодействия в линейной регрессии
Узнайте, как сделать линейные модели более гибкими, включив условия взаимодействия.
Линейная регрессия — это мощный статистический инструмент, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными (признаками). Важной и часто забываемой концепцией регрессионного анализа являются условия взаимодействия . Короче говоря, условия взаимодействия позволяют нам..
Проект машинного обучения: моделирование и прогнозирование данных с использованием метода линейной регрессии
Машинное обучение, как правило, представляет собой изучение статистических компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются с помощью данных. В отличие от типичных компьютерных алгоритмов, которые полагаются на человеческий ввод в выборе подхода, алгоритмы машинного обучения делают вывод и предсказывают наилучшее направление на основе самих данных. Машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта, и алгоритмы машинного обучения часто называют «оценщиками»,..
Три модели регрессии для науки о данных: линейная регрессия, лассо-регрессия и гребневая регрессия
В постоянно развивающейся области науки о данных искусство делать точные прогнозы путем выявления и изучения взаимосвязей в данных имеет решающее значение. Основным инструментом, используемым для достижения этой цели, является набор методологий, известных под общим названием регрессионный анализ. По своей сути регрессия представляет собой статистический процесс, целью которого является оценка взаимосвязей между переменными. Его основное использование заключается в прогнозировании..
Простая модель линейной регрессии для прогнозирования заработной платы на основе многолетнего опыта.
В этой статье я буду использовать модель простой линейной регрессии для прогнозирования заработной платы нанятых специалистов на основе их многолетнего опыта.
Простая линейная регрессия — это тип алгоритмов регрессии, который моделирует взаимосвязь между зависимой переменной и одной независимой переменной. Отношение, показанное моделью простой линейной регрессии, является линейным или наклонной прямой линией, поэтому оно называется простой линейной регрессией.
Ключевым моментом простой..
Начало работы с алгоритмами машинного обучения Линейная и логистическая регрессия
Линейная и логистическая регрессии являются частью контролируемых алгоритмов машинного обучения, которые используют размеченные данные для прогнозирования. Основное различие между обоими алгоритмами заключается в том, что линейная регрессия используется для прогнозирования, если зависимая выходная переменная является непрерывной, а логистическая регрессия преимущественно используется для алгоритма классификации (когда выходная зависимая переменная является категориальной). Хотя..
Является ли простая линейная регрессия более точной, чем множественная линейная регрессия?
Хотя существует множество моделей регрессии, одним из первых методов оценки регрессии, которые изучают люди, является линейная регрессия. Линейная регрессия, пожалуй, один из самых известных и понятных алгоритмов в статистике и машинном обучении. Возможно, это связано с тем, что линейная регрессия настолько хорошо изучена, что ее преподают во многих курсах по машинному обучению, анализу данных и науке о данных.
Существует два типа линейной регрессии: одномерная линейная регрессия и..
Анализ потока заказов на криптовалютных рынках
В данной статье мы рассматриваем данные книги заявок уровня II наиболее торгуемого криптовалютного продукта - Контракт BitMEX XBTUSD . В частности, цель состоит в том, чтобы исследовать, как дисбаланс потока заказов влияет на изменение цены. Произведение имеет следующую структуру:
Данные по сделкам и котировкам (TAQ) уровня I Несбалансированность потока заказов (OFI) и дисбаланс торгового потока (TFI) Результаты Обсуждение
1. Данные по сделкам и котировкам уровня I (TAQ)..
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..