Публикации по теме 'linear-regression'


Прогнозировать, как снег и дождь повлияют на продажи товаров, чувствительных к погодным условиям.
1. Обзор Walmart — это хорошо известная розничная сеть, работающая во многих странах. Walmart хочет предсказать продажи своих быстроходных товаров, особенно во время сильного снегопада, дождя или любых других экстремальных погодных условий. Компания хочет, чтобы мы прогнозировали продажи 111 товаров для 45 магазинов. Каждый магазин связан с метеостанцией, а всего таких станций 20. Этот прогноз продаж поможет менеджеру по запасам поддерживать запасы, чтобы избежать их отсутствия или..
Линейная регрессия
Линейная регрессия — это статистический метод поиска прямой линии или гиперплоскости, которая лучше всего соответствует набору точек данных. Это широко используемый метод прогнозного моделирования, который предполагает линейную зависимость между входными переменными (x) и одной выходной переменной (y). В линейной регрессии спецификация модели заключается в том, что зависимая переменная (y) представляет собой линейную комбинацию независимых переменных (x). Это выражается математически..
Глубокое погружение в контролируемое обучение
Когда вы учились в школе, вас заставляли выполнять множество задач на сложение и вычитание. Первоначально вам нужно было проверить, верен ли ваш ответ или нет, но через некоторое время вы убедились в своем ответе, что он правильный. По сути, это контролируемое обучение . При обучении с учителем алгоритм представлен с примерами входов и желаемых выходов. Работа алгоритма состоит в том, чтобы установить соответствие между входами и выходами. После достаточного количества входов алгоритм..
Почему нейронные сети не будут работать, если веса инициализированы равными 0 и работают в линейной модели/регрессии?
Инициализация весов — одна из самых важных частей нейронных сетей . Наиболее широко используемый подход заключается в установке весов для некоторых небольших случайных чисел. Но в этой статье мы обсудим следующее: Почему это работает в линейной модели/регрессии , когда веса инициализированы равными 0? Почему это не работает в нейронных сетях , когда веса инициализированы равными 0? Q1-) Почему это работает в линейной модели/регрессии , когда веса инициализированы равными 0?..
Разберитесь в машинном обучении на примере R
Машинное обучение - это настоящее и будущее! От системы рекомендаций Netflix до беспилотных автомобилей Google - все это машинное обучение. Эта статья о машинном обучении с помощью R поможет вам понять основные концепции машинного обучения, за которым следуют различные алгоритмы машинного обучения и которые реализуют эти алгоритмы машинного обучения с помощью R. Эта статья состоит из следующих разделов: Понимание машинного обучения Типы алгоритмов машинного обучения Реализация..
Линейная регрессия
В этом блоге будет рассмотрен первый алгоритм машинного обучения с реализацией. давайте углубимся в это. Что такое линейная регрессия? Это контролируемый алгоритм машинного обучения, который предсказывает взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными. Линейная регрессия соответствует прямой линии или поверхности, которая минимизирует зависимости между прогнозируемыми и фактическими выходными значениями. Линейная регрессия находит взаимосвязь того, насколько..
Полезна ли эконометрика для науки о данных?
Вам может быть интересно, что такое эконометрика? Итак, давайте начнем с основного введения. Экономические теории, которым нас учат в экономике, такие как закон спроса, убывающая предельная полезность, анализ кривой безразличия и т. д. Вы когда-нибудь задумывались, работает ли закон спроса вообще в нашей практической жизни? Действительно ли спрос падает, когда цена растет? Дамы и господа, вот почему у нас есть «Эконометрика», которая в основном помогает нам проверять теории в..