Публикации по теме 'regression'
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..
Введение в машинное обучение в Python: множественная линейная регрессия
Полиномиальная регрессия может идентифицировать нелинейную связь между независимой переменной и зависимой переменной.
Фон
Эта статья является третьей в серии статей о регрессии, градиентном спуске и MSE. Предыдущие статьи посвящены Простой линейной регрессии , Нормальному уравнению регрессии и Множественной линейной регрессии .
Полиномиальная регрессия
Полиномиальная регрессия используется для сложных данных, которые лучше всего соответствуют кривым. Его можно рассматривать как..
Немного математики о линейной и полиномиальной регрессии
Линейная регрессия широко используется в статистике и машинном обучении, главным образом, для предиктивного анализа, такого как оценка тенденций и т. д.
Проще говоря, это в основном соответствует прямой линии
к набору точек
Среди миллионов множества возможных прямых,
мы стремимся выбрать тот, у которого наименьшая ошибка
Эквивалентно;
Чтобы минимизировать ошибку, берем производные по b0 и b1 ищем точки, в которых они равны 0.
Решая их, получаем,
И..
11 лучших алгоритмов нелинейной регрессии в машинном обучении + Предлагаемая библиотека Python и Python…
Алгоритмы нелинейной регрессии — это методы машинного обучения, используемые для моделирования и прогнозирования нелинейных отношений между входными и целевыми переменными. Эти алгоритмы нацелены на то, чтобы фиксировать сложные шаблоны и взаимодействия, которые не могут быть эффективно представлены линейной моделью. Вот некоторые популярные алгоритмы нелинейной регрессии. Код Python этих алгоритмов можно найти здесь :
Деревья решений. Деревья решений можно использовать для..
Регрессия - прогноз цен на авиабилеты
Машинное обучение (ML) - это изучение компьютерных алгоритмов, которые улучшаются с опытом и использованием данных. Алгоритмы машинного обучения создают модель на основе выборочных данных (обучающих данных) и делают прогнозы или решения, используя эту модель, не будучи запрограммированными на это.
Алгоритмы машинного обучения имеют широкий спектр приложений, таких как обнаружение мошенничества, фильтрация электронной почты и т. Д. Одно из таких приложений машинного обучения - это..
Ваш путеводитель по контролируемому машинному обучению — Регрессия
Изучение и развитие интуиции для работы регрессии
Примечание . Четыре столпа машинного обучения №2 — линейная алгебра и исчисление — это предыдущий блог из серии Полное машинное обучение и глубокое обучение для начинающих . Рекомендуется, чтобы предварительные знания обсуждались в последнем из блогов.
Небольшой код и данные, используемые в этом блоге, можно найти здесь . Не беспокойтесь, если вы не знаете, как кодировать или не понимаете код в этом блоге. Этот блог не..
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..