Публикации по теме 'linear-regression'
Как реализовать линейную регрессию в JavaScript
Узнайте, как реализовать линейную регрессию в JavaScript с помощью ML.js
Линейная регрессия — это метод машинного обучения, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Это популярный алгоритм прогнозирования, который широко используется в различных областях, таких как финансы, здравоохранение и розничная торговля. В этой статье мы рассмотрим, как…
Машинное обучение с Виратом Холи
Крикет — это вид спорта, который любят миллионы людей во всем мире, а одним из самых популярных игроков в мире является Вират Кохли. Кохли известен своими выдающимися навыками игры ватин и за свою карьеру совершил множество пробежек. Как игроку в крикет, всегда интересно предсказывать раны, которые забьет Вират Кохли в следующем матче. Здесь мы обсудим, как мы можем использовать линейную регрессию, чтобы предсказать раны, которые Кохли, вероятно, забьет в следующем матче.
Линейная..
Можем ли мы использовать стохастический градиентный спуск (SGD) в модели линейной регрессии?
Мысли и теория
Можем ли мы использовать стохастический градиентный спуск (SGD) в модели линейной регрессии?
Узнайте, почему допустимо использовать SGD в модели линейной регрессии для обучения параметрам, посмотрите, однако, SGD может быть неэффективным, и оцените, что оптимизатор Adam делает для повышения эффективности SGD.
Нам говорят использовать стохастический градиентный спуск (SGD), потому что он ускоряет оптимизацию функций потерь в моделях машинного обучения. Но..
Регрессия в машинном обучении
В статистическом моделировании регрессионный анализ оценивает взаимосвязь между одной или несколькими независимыми переменными и зависимой переменной, которая представляет результат.
Чтобы объяснить на примере, вы можете представить список домов с информацией о размере, расстоянии до центра города, саде (независимые переменные). Используя эту информацию, вы можете попытаться понять, как меняется цена (зависимые переменные).
Итак, для регрессионного анализа у нас есть набор наблюдений или..
Новые материалы
Как свинг-трейдеры могут использовать ИИ для больших выигрышей
По мере того как все больше и больше профессиональных трейдеров и активных розничных трейдеров узнают о возможностях, которые предоставляет искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения..
Как построить любой стол
Я разработчик программного обеспечения. Я люблю делать вещи и всегда любил. Для меня программирование всегда было способом создавать вещи, используя только компьютер и мое воображение...
Обзор: Машинное обучение: классификация
Только что закончил третий курс курса 4 часть специализации по машинному обучению . Как и второй курс, он был посвящен низкоуровневой работе алгоритмов машинного обучения. Что касается..
Разработка расширений Qlik Sense с qExt
Использование современных инструментов веб-разработки для разработки крутых расширений
Вы когда-нибудь хотели кнопку для установки переменной в приложении Qlik Sense? Когда-нибудь просили..
React Hooks: основы деструктуризации массива
Kent C. Dodds написал классный пост о том, как грядущая функция React под названием Hooks работает на капоте.
Предстоящий хук React useState основан на деструктурировании массива, давайте..
Пакеты R, используемые в Tesla
Добро пожаловать обратно! R — очень популярный язык программирования, используемый множеством компаний, включая Tesla! Итак, давайте взглянем на некоторые пакеты R, которые использует Tesla...
Сокращение и слияние токенов для эффективных моделей VL: обзор
Часто в задачах, связанных с компьютерным зрением и НЛП, вычислительно затратная и требующая большого объема памяти обработка становится препятствием для более быстрого логического вывода модели, а..