Публикации по теме 'linear-regression'
Почему линейная регрессия не подходит для классификации?
Вы когда-нибудь задумывались, почему для каждой задачи существуют разные алгоритмы? Давайте рассмотрим простой пример линейной регрессии и логистической регрессии.
Есть две вещи, которые объясняют, почему линейная регрессия не подходит для классификации. Во-первых, линейная регрессия имеет дело с непрерывными значениями, тогда как задачи классификации требуют дискретных значений.
Вторая проблема связана со смещением порогового значения при добавлении новых точек данных. Давайте возьмем..
Линейная регрессия для технологического стартапа Cars4U в Python
Привет, мир!
Сегодняшний пост посвящен профилю клиентов, покупающих автомобили в Индии. Читайте дальше, чтобы узнать больше об этом проекте!
Прежде чем мы углубимся, я хочу поделиться одной информацией об использовании линейной регрессии. Линейную регрессию можно использовать, когда зависимая переменная непрерывна. Примеры непрерывных переменных включают рост, вес, температуру и валюту.
Введение
Сегодня на индийском рынке существует огромный спрос на подержанные автомобили...
Реализация линейной регрессии с использованием Python
Введение
Линейная регрессия — это статистический метод, который используется для поиска линейной зависимости между зависимой и одной или несколькими независимыми переменными. Этот метод применим для задач контролируемой регрессии обучения, когда мы пытаемся предсказать непрерывную переменную. Линейную регрессию можно разделить на два типа — простую и множественную линейную регрессию. В этом проекте я использовал метод простой линейной регрессии, в котором у меня есть одна..
Простая линейная регрессия
Как следует из названия, это метод регрессии. Линейная регрессия — это фундаментальный статистический метод, используемый в машинном обучении для моделирования взаимосвязей между зависимой переменной (цель) и одной или несколькими независимыми переменными (признаками или предикторами). Предполагается, что эта связь линейна, а это означает, что изменения переменных-предсказателей оказывают постоянное влияние на целевую переменную.
Это одна из самых простых для понимания моделей машинного..
Простая линейная регрессия
Прежде чем мы начнем, давайте ответим на некоторые распространенные вопросы, которые часто возникают при изучении новых понятий.
Зачем мы это изучаем?
Ну, во-первых, численное выражение понятий добавляет ясности. Во-вторых, это жизненно важно для количественной оценки взаимосвязей между переменными. В-третьих, он позволяет делать прогнозы на основе предикторов.
Теперь давайте углубимся в концепцию простой линейной регрессии.
Регрессионный анализ — это статистический метод,..
Какие метрики в регрессии имеют наибольшее значение? MSE|RMSE|MAE|R2|Adj R2- преимущества/недостатки
Для оценки производительности регрессионных моделей могут использоваться разные метрики, и выбор метрики зависит от конкретной проблемы и целей анализа. Вот некоторые распространенные метрики оценки регрессии и их применение:
1 . Среднеквадратическая ошибка (MSE): это широко используемый показатель, который измеряет среднее квадратов различий между прогнозируемыми и фактическими значениями. Он придает больший вес большим ошибкам и чувствителен к выбросам. MSE полезен, когда целью..
Вопросы по теме 'linear-regression'
Подходящие значения в FELM
Я пытаюсь получить подходящие значения из линейной модели со многими факторами, которые я хотел бы оценить, используя функцию felm из пакета R lfe . Если я неправильно интерпретирую значение fitted.values , возвращаемого функцией, похоже, что эти...
19.12.2023
R - сравнение простых регрессионных моделей, запущенных на нескольких DV
Скажем, у вас есть следующий код в R:
model1 <- lm(cbind(DV1, DV2, DV3) ~ IV1 + IV2, data)
Этот код должен выполнять отдельные регрессии IV1 + IV2 на DV1 , затем IV1 + IV2 на DV2 и, наконец, IV1 + IV2 на DV3 .
Скажем, у нас...
11.10.2023
Новые материалы
Коллекции публикаций по глубокому обучению
Последние пару месяцев я создавал коллекции последних академических публикаций по различным подполям глубокого обучения в моем блоге https://amundtveit.com - эта публикация дает обзор 25..
Представляем: Pepita
Фреймворк JavaScript с открытым исходным кодом
Я знаю, что недостатка в фреймворках JavaScript нет. Но я просто не мог остановиться. Я хотел написать что-то сам, со своими собственными..
Советы по коду Laravel #2
1-) Найти
// You can specify the columns you need
// in when you use the find method on a model
User::find(‘id’, [‘email’,’name’]);
// You can increment or decrement
// a field in..
Работа с временными рядами спутниковых изображений, часть 3 (аналитика данных)
Анализ временных рядов спутниковых изображений для данных наблюдений за большой Землей (arXiv)
Автор: Рольф Симоэс , Жильберто Камара , Жильберто Кейрос , Фелипе Соуза , Педро Р. Андраде ,..
3 способа решить квадратное уравнение (3-й мой любимый) -
1. Методом факторизации —
2. Используя квадратичную формулу —
3. Заполнив квадрат —
Давайте поймем это, решив это простое уравнение:
Мы пытаемся сделать LHS,..
Создание VR-миров с A-Frame
Виртуальная реальность (и дополненная реальность) стали главными модными терминами в образовательных технологиях. С недорогими VR-гарнитурами, такими как Google Cardboard , и использованием..
Демистификация рекурсии
КОДЕКС
Демистификация рекурсии
Упрощенная концепция ошеломляющей
О чем весь этот шум?
Рекурсия, кажется, единственная тема, от которой у каждого начинающего студента-информатика..