Публикации по теме 'regression'
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение (ML) — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет алгоритмам прогнозировать проблемы с данными. В течение десятилетия из-за увеличения объема доступных данных и развития вычислительных мощностей глубокое обучение (ГО) пережило бум. DL — это ветвь ML, в которой используется глубокая нейронная сеть (DNN). На рисунке ниже показано соотношение AI, ML и DL. В этой статье мы объясним обзор и наиболее известные задачи ML.
Как правило, МО состоит из трех..
Elastic Net: руководство для начинающих по алгоритмам машинного обучения
Эластичная сеть — это метод регуляризованной регрессии, который линейно комбинирует штрафы L1 и L2 методов лассо и гребня. Это популярный выбор для задач регрессии с многомерными данными, поскольку он может помочь предотвратить переоснащение и повысить точность модели.
Штраф L1, также известный как штраф лассо, уменьшает коэффициенты модели до нуля. Это может помочь удалить функции, которые не важны для модели, а также может помочь уменьшить количество функций, включенных в модель. Штраф..
Полиномиальная регрессия
Что, если простая модель линейной регрессии не может найти никакой связи между целью и переменной-предиктором? 🤔
Что делать, если ваша модель линейной регрессии не может установить связь между целевой переменной и переменной-предиктором ? Другими словами, что, если у них вообще нет линейной связи. После этого блога вы обязательно получите все свои ответы. Это мой третий блог из серии Регрессия . Этот блог требует предварительного знания Линейной регрессии .
Что такое..
Ридж-регрессия: краткий обзор
Линейная регрессия является одним из наиболее фундаментальных алгоритмов машинного обучения. Он известен своей простотой и интерпретируемостью. Но для его работы данные должны удовлетворять некоторым предположениям. Одно из предположений, которым должны удовлетворять данные, заключается в том, что нет существует какая-либо мультиколлинеарность между предикторами. Но зачем нужно это предположение? что произойдет, если в данных существуют некоторые коллинеарные переменные? Коллинеарность..
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 'regression'
Ошибка получения значения логистической регрессии не может преобразовать строку в число с плавающей запятой: '?'
Я очень новичок в этом деле. Это из курса, который я беру; Мне нужно соответствовать классификатору логистической регрессии
я вхожу
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
C=1.0
classifier = LogisticRegression(C=C, penalty='l1')...
08.10.2023
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
Запуск логистической регрессии в R
Я запускаю логистическую регрессию в R впервые. Обычно я делаю это в SPSS, но мой вывод в R отличается.
В SPSS я бы запустил это так:
LOGISTIC REGRESSION VARIABLES benefits
/METHOD=ENTER hhinc_band
/CONTRAST (hhinc_band)=INDICATOR...
22.11.2023
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..