Публикации по теме 'regression'
Прогнозирование прибыли от расходов на исследования и разработки, маркетинговых расходов, расходов на администрирование и местоположения с помощью Sklearn…
Набор данных 1000_companies
Набор данных 1000_companies содержит пять столбцов: расходы на исследования и разработки, расходы на маркетинг, расходы на администрирование, состояние и прибыль для 1000 компаний в США. В то время как переменная местоположения является категориальной по своей природе, остальные являются числовыми. Этот набор данных идеально подходит для алгоритма регрессии.
Расходы на НИОКР. Расходы на маркетинг. Административные расходы. Состояние.
Что такое..
Обычное руководство по обучению с учителем с помощью scikit-learn - Логистическая регрессия - Обобщенное…
Обычное руководство по обучению с учителем с помощью scikit-learn - Логистическая регрессия - Обобщенные линейные модели (12)
Это двенадцатая часть из 92 частей традиционного руководства по контролируемому обучению с помощью scikit-learn, написанного с целью научиться реализовывать алгоритмы для продуктивного использования и быть в состоянии объяснить алгоритмическую логику, лежащую в основе этого. Ссылки на все разделы вы найдете в первой статье .
Логистическая регрессия..
ОПРЕДЕЛЕНИЕ НАСТОЯЩЕЙ ЦЕНЫ АВТОМОБИЛЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Цель анализа — узнать, какие факторы будут определять текущую цену автомобиля.
Набор данных содержит цену продажи, год, текущую цену, пробег, тип топлива, тип продавца, трансмиссию, владельца.
СЛОВАРЬ ДАННЫХ
Цена продажи: цена автомобиля на аукционе или год его выпуска.
Год: это год выпуска автомобиля.
Текущая цена: именно по этой причине мы используем линейную регрессию. Мы хотим узнать текущую цену на основе заданных параметров.
Пройденный километраж: расстояние, которое..
Реализация одномерной модели линейной регрессии в Java для прогнозирования цен на жилье
Пост на этой неделе будет немного отличаться от обычного. Хотя мы обычно говорим здесь о Cyber, сегодня мы немного углубимся в алгоритмы машинного обучения, а именно, как реализовать модель линейной регрессии, которая позволит нам прогнозировать цены на дома на основе одной переменной (размер на 1000 квадратных футов). ). Начнем?
Введение
Существует два основных метода обучения моделей машинному обучению: обучение с учителем и обучение без учителя .
При обучении с..
Понимание регрессии Лассо в машинном обучении с кодом MATLAB
Регрессия Лассо – это полезный метод выбора переменных и регуляризации в линейной регрессии. В этом руководстве мы рассмотрим пример выполнения лассо-регрессии для набора данных «carbig», доступного в MATLAB. Предоставленный код загрузит набор данных, предварительно обработает данные, выполнит лассо-регрессию, проложит путь решения и отобразит полученные коэффициенты.
Лассо-регрессия
Лассо-регрессия, сокращение от наименьшего абсолютного сокращения и оператора выбора,..
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 ,..
Регрессия против классификации в машинном обучении
Какая разница?
Сравнение регрессии и классификации в машинном обучении иногда может сбить с толку даже самых опытных специалистов по данным. В конечном итоге это может затруднить им внедрение правильных методологий для решения задач прогнозирования. И регрессия, и классификация являются типами контролируемых алгоритмов машинного обучения, где модель обучается в соответствии с существующей моделью вместе с правильно помеченными данными. Но есть также много различий между..
