Publikime mbi temën 'linear-regression'
Më e mira e të dy botëve: Zbulimi i një bashkimi të pemëve të regresionit linear dhe vendimit
Në sferën e gjerë të analizës së regresionit, pemët e vendimeve janë nderuar prej kohësh për interpretueshmërinë dhe aftësinë e tyre për të kapur marrëdhënie të ndërlikuara brenda të dhënave. Megjithatë, algoritmet tradicionale të regresionit të bazuara në pemë vendimesh shpesh hasin pengesa kur kanë të bëjnë me pikat e jashtme ose pikat e të dhënave që devijojnë ndjeshëm nga norma dhe nuk dihet se performojnë jashtëzakonisht mirë me ndonjë problem tipik regresioni.
Këtu, ne paraqesim një..
Dita 1: Regresion linear me zbritje gradient
Regresioni linear është ndoshta algoritmi ML më themelor, më i thjeshtë dhe i përdorur gjerësisht. Megjithëse nuk është një algoritëm i fuqishëm ose shprehës në asnjë mënyrë dhe është shumë i kufizuar në problemet që mund të modelojë, megjithatë është një pikënisje e mirë për shumicën e algoritmeve të mëvonshme ML që do të diskutohen. Si e tillë, duket e përshtatshme vetëm të fillohet me të.
Çfarë është regresioni linear mund të përmblidhet në një frazë: "Gjetja e linjës më të..
Regresioni linear në ML për fillestarët
Ka shumë postime në blog atje rreth regresionit linear që japin një kuptim më të mirë të disa koncepteve. Ekzistojnë gjithashtu disa tekste të avancuara që mbulojnë modelin me detaje të thella (nganjëherë, të paqarta). Qëllimi këtu është të arrihet një ekuilibër midis të dyjave, duke përfshirë intuitat jo-teknike. Kushdo që është i interesuar të marrë një pasqyrë më të mirë se mesatarja e çfarë është regresioni linear? atëherë ja ku është!!! Do të ishte gjithashtu e dobishme për..
Regresioni linear që duhet të dijë çdo person që ka njohuri të dhënash (Rekomandohet)
Nëse jeni fillestar, jam përpjekur të mbuloj të gjitha temat e nevojshme në termin Layman që duhet të lexoni…………
Regresionit linear Pse quhet Regresion Linear? Llojet e regresionit linear ? E mbetur / Gabim Çfarë është funksioni i kostos dhe si ta minimizojmë atë? Koeficienti i korrelacionit Pearson Çfarë është kërkesa për shkallëzimin dhe llojet e veçorive? Metrikat e vlerësimit të regresionit Cilat janë konsideratat për MLR Si të zbuloni shumëkolinearitetin Zgjedhja e veçorive..
Matricat në shkencën e të dhënave janë gjithmonë reale dhe simetrike
"Shkenca e të Dhënave"
Matricat në shkencën e të dhënave janë gjithmonë reale dhe simetrike
Për shkak se shkenca e të dhënave merret me probleme të botës reale, matricat në shkencën e të dhënave duhet të jenë reale dhe simetrike
Prezantimi
Algjebra lineare është një degë e matematikës që është jashtëzakonisht e dobishme në shkencën e të dhënave dhe mësimin e makinerive. Shumica e modeleve të mësimit të makinerive mund të shprehen në formë matrice. Për shkak se shkenca e të..
Regresioni linear duke përdorur PyTorch
Ekuacioni matematikisht linear i një ndryshoreje mund të përkufizohet si më poshtë.
y = mx+c
Për ta lidhur atë me shembullin e botës reale, le të supozojmë se kompania e vogël dëshiron të parashikojë numrin e shisheve të ujit të pijshëm 25 L të nevojshëm në muaj bazuar në temperaturën mesatare të muajit. Ata duan të krijojnë një model midis numrit të shisheve dhe temperaturës mesatare të muajit [Për ta mbajtur të thjeshtë, le të supozojmë se numri i punonjësve është fiks]. Kompania..
Humbja kuantile dhe regresioni kuantile
Regresioni kuantil është një zgjerim i algoritmit regresion linear . Ndonjëherë është problematike të plotësohen kushtet e regresionit linear (lineariteti, normaliteti, pavarësia e variablave, etj.). Këtu hyn në lojë regresioni sasior.
Siç mund ta dini gjithashtu, metoda origjinale me katrorin më të vogël e përdorur në regresionin linear përpiqet të vlerësojë mesataren e kushtëzuar të vlerës së synuar bazuar në variablat e saj të varur. Avantazhi që na jep regresioni kuantile..
Materiale të reja
Masterclass Coroutines: Kapitulli-3: Anulimi i korutinave dhe trajtimi i përjashtimeve.
Mirë se vini në udhëzuesin gjithëpërfshirës mbi Kotlin Coroutines! Në këtë seri artikujsh, unë do t'ju çoj në një udhëtim magjepsës, duke filluar nga bazat dhe gradualisht duke u thelluar në..
Faketojeni derisa ta arrini me të dhënat false
A e gjeni ndonjëherë veten duke ndërtuar një aplikacion të ri dhe keni nevojë për të dhëna testimi që duken dhe duken më realiste ose një grup i madh të dhënash për performancën e ngarkesës...
Si të përdorni kërkesën API në Python
Kërkesë API në GitHub për të marrë depot e përdoruesve duke përdorur Python.
Në këtë artikull, unë shpjegoj procesin hap pas hapi për të trajtuar një kërkesë API për të marrë të dhëna nga..
Një udhëzues hap pas hapi për të zotëruar React
Në këtë artikull, do të mësoni se si të krijoni aplikacionin React, do të mësoni se si funksionon React dhe konceptet thelbësore që duhet të dini për të ndërtuar aplikacione React. Learning..
AI dhe Psikologjia — Pjesa 2
Në pjesën 2 të serisë sonë të AI dhe Psikologji ne diskutojmë se si makineritë mbledhin dhe përpunojnë të dhëna për të mësuar emocione dhe ndjenja të ndryshme në mendjen e njeriut, duke ndihmuar..
Esencialet e punës ditore të kodit tim VS
Shtesat e mia të preferuara
- Git Graph 💹
Kjo shtesë është vërtet e mahnitshme, e përdor përpara se të filloj të punoj për të kontrolluar dy herë ndryshimet dhe degët më të fundit, mund të..
Pse Python? Zbulimi i fuqisë së gjithanshme të një gjiganti programues
Në peizazhin gjithnjë në zhvillim të gjuhëve të programimit, Python është shfaqur si një forcë dominuese. Rritja e tij meteorike nuk është rastësi. Joshja e Python qëndron në thjeshtësinë,..