Публикации по теме 'linear-regression'
Как преобразование может устранить перекос и повысить точность модели линейной регрессии
Как преобразования могут помочь в устранении асимметрии и повышении точности линейной регрессии?
Линейная регрессия - это популярный алгоритм машинного обучения, который в основном используется для прогнозирования непрерывных целевых переменных, таких как цена, возраст, рост, вес и т. Д. Но для подбора модели линейной регрессии существует несколько основных предположений, которые следует соблюдать, прежде чем применять этот алгоритм к данным. . Однако замечено, что на практике люди..
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ КАК ПРИЛОЖЕНИЕ ЛИНЕЙНОЙ АЛГЕБРЫ
В этом блоге вы узнаете, почему специалистам по машинному обучению следует изучать линейную алгебру, чтобы улучшить свои практические навыки и способности. Прочитав этот блог, вы поймете, как линейная алгебра может применяться в машинном обучении.
ЧТО ТАКОЕ ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА?
Линейная алгебра — это изучение векторных пространств, прямых и плоскостей, а также отображений, которые используются для линейных преобразований. Первоначально он был формализован в 1800-х годах для поиска..
Ядро радиальной базисной функции (RBF) в науке о данных
Ядро радиальной базисной функции (RBF) — это функция ядра, используемая в машинах опорных векторов (SVM) и других ядерных моделях. Это нелинейное ядро, которое можно использовать для задач классификации и регрессии.
Ядро RBF определяется как:
K(x, y) = exp(-gamma * ||x — y||²)
где:
K(x, y) — функция ядра, применяемая к входным векторам x и y. гамма — это гиперпараметр, управляющий шириной ядра. ||х — у|| - евклидово расстояние между векторами x и y
Ядро RBF имеет единственный..
Топ 5 кодов машинного обучения Python
Изучите эти пять примеров, чтобы произвести революцию в анализе данных и возможностях прогнозирования
Python — один из самых популярных языков программирования для задач машинного обучения. Он прост в освоении, имеет огромное количество библиотек и фреймворков и достаточно универсален, чтобы его можно было использовать в самых разных приложениях. В этой статье мы обсудим некоторые примеры кода Python для задач машинного обучения, чтобы дать читателям лучшее понимание того, как Python..
Формулировка метода нормального уравнения для линейной регрессии и полиномиальной регрессии
Линейная регрессия и полиномиальная регрессия - одна из простых статистических моделей машинного обучения.
« Регрессия - это подход к моделированию отношений между зависимой переменной и независимой переменной» Существуют различные типы регрессии, такие как линейная регрессия, полиномиальная регрессия и другие. В этом блоге мы собираемся обсудить, как мы можем интерпретировать линейную регрессию и полиномиальную регрессию, используя метод нормального уравнения.
Набор данных..
Линейная регрессия в машинном обучении, функция стоимости и введение в Gradient Decent.
Что такое линейная регрессия?
Линейный регрессионный анализ — это подход к обучению с учителем (что такое обучение с учителем и без учителя?), используемый для прогнозирования значения переменной на основе значения другой переменной.
Переменная, которую вы собираетесь прогнозировать, называется зависимой переменной . Переменная, которую вы используете для прогнозирования значения другой переменной, называется независимой переменной .
Пример. Предположим, вам предоставлен файл..
Регуляризация в машинном обучении с использованием Python
ДОСТИЖЕНИЕ УСПЕХА В КАРЬЕРЕ В ОБЛАСТИ ДАННЫХ: ОСНОВНЫЕ СТРАТЕГИИ И СОВЕТЫ
Регуляризация в машинном обучении с использованием Python
Серия, в которой я отвечаю на распространенные вопросы, которые мне задают мои ученики
Вы когда-нибудь играли в видеоигры и замечали, что чем больше вы в них играете, тем лучше у вас получается? Это потому, что ваш мозг…
