Публикации по теме 'linear-regression'
Интерпретация ИИ простыми словами : Часть 3
В этой статье мы рассмотрим еще один график (график эффекта) для интерпретации модели линейной регрессии (LRm), которую мы строим в Части-2 , следуя структуре темы в самой первой статье .
Отказ от ответственности . Если вы являетесь экспертом в каких-либо концепциях, шагах или терминах, обсуждаемых здесь, прокомментируйте или исправьте меня. Хотя здесь моя цель — сделать его простым .
Вот краткий обзор:
Объяснение того, почему любая модель ИИ предсказывает или дает..
Линейная регрессия в Python
В линейной регрессии вы пытаетесь построить модель, которая позволяет вам предсказывать ценность новых данных, учитывая данные обучения, используемые для обучения вашей модели. Это станет ясно, когда мы проработаем этот пост.
Выше мы видим простое уравнение линейной регрессии. Y-переменная считается нашим ответом или зависимой переменной. Это то, что мы собираемся предсказать, например, популярный выбор - Продажи .
B0 - это точка пересечения с осью y, т. Е. Где X = 0 и линия..
Представление о линейной регрессии: разгадка предположений, лежащих в основе точных прогнозов
Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования взаимосвязи между двумя переменными, где одна переменная считается зависимой, а другая — независимой. Зависимая переменная прогнозируется на основе значений независимой переменной с использованием линейной функции.
Предположения линейной регрессии представляют собой набор условий, которые должны быть выполнены, чтобы результаты анализа были достоверными и надежными. Эти предположения основаны на основных..
Линейная регрессия
Наука о данных: линейная регрессия
Введение:
Линейная регрессия обычно является первым алгоритмом машинного обучения. Это простая модель, но каждый должен ее освоить, поскольку она закладывает основу для других алгоритмов машинного обучения.
Чтобы понять линейную регрессию, давайте сначала разберемся, что такое регрессия.
Это в основном статистический подход к поиску взаимосвязи между переменными / характеристиками. Они используются для прогнозирования непрерывных значений...
Линейная регрессия с нуля с SGD на python
Эта статья посвящена тому, как реализовать линейную регрессию и градиентный спуск с нуля без помощи какой-либо библиотеки машинного обучения.
в первую очередь читаем данные из CSV В этот раз я использую датасеты зарплат из Kaggle
Зарплата Зарплата по сравнению с годами опыта. www.kaggle.com
Но вы также можете сделать то же самое с любыми данными или наборами данных , если они имеют корреляцию!
data = pd.read_csv('./Salary.csv')..
Прогнозирование генерации ветра и солнца на основе данных о погоде с помощью машинного обучения
Использование линейной регрессии для прогнозирования производства возобновляемой энергии на основе данных о погоде в Германии в 2016 г.
В этом посте я описываю, как прогнозировать генерацию ветра и солнца на основе данных о погоде, используя простой алгоритм линейной регрессии и набор данных, содержащий информацию о производстве энергии и погоде для Германии в 2016 году.
Этот проект позволил мне поиграть с несколькими важными концепциями и практиками Data Science.
Во-первых, мне..
Обзор линейной регрессии и градиентного спуска (ML)
Регрессия является одним из наиболее широко используемых статистических инструментов, который используется во многих различных областях. В контексте машинного обучения регрессия подпадает под категорию контролируемого обучения. Регрессия по определению представляет собой набор статистических процессов для оценки отношений между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Когда есть только одна независимая переменная, модель называется моделью простой регрессии ,..
