Публикации по теме 'linear-regression'
Прогноз рейтинга на основе текста обзора с регуляризацией — Линейная регрессия против логистической регрессии
В этой статье я попытался построить несколько традиционных моделей машинного обучения (линейная регрессия и логистическая регрессия) с регуляризацией, чтобы предсказать звездный рейтинг ресторанов исключительно на основе текстов отзывов клиентов.
1. ВВЕДЕНИЕ И ИЗУЧЕНИЕ ДАННЫХ
Yelp публикует краудсорсинговые обзоры компаний. Используемый набор данных представляет собой небольшое подмножество данных конкурса Kaggle Yelp Business Rating Prediction , и его можно скачать здесь ...
QML, день 5 : линейная регрессия и ее значение в машинном обучении
Линейная регрессия — это статистический метод прогностического анализа, который устанавливает взаимосвязь между независимой и непрерывной зависимой переменной.
Линейная регрессия — очень полезный инструмент статистики, который помогает анализировать выборочные точки данных во входных данных и делать полезные выводы, которые в дальнейшем помогают в проведении прогнозного анализа в машинном обучении. Руководители предприятий и организаций могут принимать более обоснованные решения,..
Множественная линейная регрессия с использованием R для набора данных Iowa Real Estate
В этом примере регрессии я буду работать с набором данных о недвижимости в Айове и покажу переменные регрессии и значимость для различных значимых признаков.
Мы сохраним SalePrice как зависимую переменную, а все остальные переменные — как независимые переменные.
Загрузите данные с помощью команды read.csv() и просмотрите первые начальные строки с помощью команды head(). Структуру данных можно увидеть из команды str().
Поскольку команда str() показывает, что существует множество функций..
Все о градиентном спуске
Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, который используется при обучении модели машинного обучения. Он основан на выпуклой функции и итеративно настраивает ее параметры, чтобы минимизировать данную функцию до ее локального минимума. Мы можем начать с определения значений начального параметра (наклона и точки пересечения), а затем алгоритм градиентного спуска использует исчисление для итеративной корректировки значений, чтобы они минимизируют данную функцию стоимости. Чтобы полностью..
Основы линейной регрессии
Недавно я закончил курс по машинному обучению, поэтому хотел кое-что повторить из того, что узнал. Я начну с относительно простой темы — линейной регрессии. Линейная регрессия — это популярный метод машинного обучения, который помогает описать взаимосвязь между двумя непрерывными переменными. Это алгоритм обучения с учителем, который предсказывает значение непрерывной зависимой переменной на основе значений одной или нескольких независимых переменных.
В линейной регрессии цель..
пятница
Только что закончил доклад о линейной регрессии.
Чувствуем некоторую уверенность в том, что будет дальше и что мы будем делать.
Но сейчас пришло время перерыва. Или выходные, как это назвало бы большинство людей.
koop46/ML_RAPPORT/Rapport.md на главной · koop46/koop46 Репо портфеля. Внесите свой вклад в разработку koop46/koop46, создав учетную запись на GitHub. github.com
Оптимизация машинного обучения: глубокое погружение в функции затрат и градиентный спуск
Машинное обучение — это обучение моделей для получения точных прогнозов и выявления закономерностей в данных. За кулисами существуют фундаментальные техники, которые играют ключевую роль в этом процессе. Двумя из этих основных понятий являются функция стоимости и градиентный спуск. Давайте углубимся в то, что они собой представляют, почему они важны и как они работают вместе, чтобы точно настроить наши модели.
Функция стоимости
В мире машинного обучения очень важно делать точные..
Новые материалы
Обоснование вызовов кодирования 2023 в Javascript
Здравствуйте! Я собираюсь познакомить вас с подробным объяснением двух проблем с кодированием, с которыми я столкнулся во время интервью в 2023 году. Внимание! Я подробно описал здесь многое,..
5 причин, по которым ML и AI подвели нас в нефтегазовом секторе
Пришло время осознать: ИИ и машинное обучение - замысловатые словечки. Вы когда-нибудь слышали о невероятном механизме искусственного интеллекта в виде черного ящика, поддерживаемом машинным..
Обзор кода — Миссия невыполнима?
Обзор кода — миссия невыполнима?
3 расширения VsCode, которые помогут вам ориентироваться в коде!
Как новый пользователь Visual Studio Code, мне иногда трудно перемещаться по открывающему и..
BrightFuture (реализация интерфейса Java Future на Golang)
Отказ от ответственности: это моя первая статья на medium.com. Я постарался сделать это по-настоящему простым, и люди, находящиеся на любом этапе своей учебной лестницы, могут извлечь..
Серия блогов по ускорению вывода на основе глубокого обучения — Часть 2 — Аппаратное обеспечение
Глубокие нейронные сети стали обычной практикой во многих приложениях машинного обучения. Их способность достигать человеческой и даже сверхчеловеческой точности сделала их важной вехой в истории..
Технологии для нетехнологов 6: Простое объяснение языков программирования
Одним словом, программирование — это автоматизация, но в более широком смысле — это способ «поручить компьютеру выполнять различные задачи». Инструкции отправляются кодом, и этот код может быть..
CS373 Summer 2018: Миранда Фуленчек
CS373 Summer 2018: Миранда Фуленчек
Неделя 1: 4 июня — 10 июня
Что вы делали на прошлой неделе?
Занятия начались на этой неделе, поэтому большую часть времени я потратил на..