Публикации по теме 'linear-regression'
ВЫ РЕГРЕСС ЭТО?
Чтобы понять, когда использовать регрессионный анализ, мы должны сначала понять, что именно он делает. Вот простой ответ, который появляется, когда вы используете Google:
Регрессионный анализ используется, когда вы хотите спрогнозировать непрерывную зависимую переменную на основе ряда независимых переменных. Если зависимая переменная является дихотомической, следует использовать логистическую регрессию. Не беспокойтесь, если какой-либо из этих терминов покажется вам незнакомым...
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
Декларативное и функциональное программирование в стиле LINQ с использованием JavaScript с использованием каррирования и генератора ...
LINQ - одна из лучших функций C #, которая обеспечивает элегантный способ написания кода декларативного и функционального стиля, который легко читать и понимать.
Благодаря таким функциям ES6,..
Структуры данных в C ++ - Часть 1
Реализация общих структур данных в C ++
C ++ - это расширение языка программирования C, которое поддерживает создание классов, поэтому оно известно как C с классами . Он используется для..
Как я опубликовал свое первое приложение в App Store в 13 лет
Как все началось
Все началось три года назад летом после моего четвертого класса в начальной школе. Для меня, четвертого класса, лето кажется бесконечным, пока оно не закончится, и мой отец..
Что в лицо
Очерк о возвращении физиогномики и о том, почему мы должны это приветствовать.
История начинается со странной науки.
Р. Тора Бьорнсдоттир, Николас О. Рул. Видимость социального класса по..
Почему шаблоны проектирования и почему нет?
Сложность — мать всех проблем в программировании. Программное обеспечение должно быть разработано с точки зрения того, кто его поддерживает, а не того, кто его пишет, потому что программное..
Создание дизайна обуви с помощью машинного обучения
Обувь. Что подождать? Я думал, что речь пойдет о машинном обучении! Ну это так. Если бы вы пошли на Amazon, сколько обуви вы бы нашли? Наверное, много, не так ли? Но много ли в них..
GraalVM в 2022 году: итоги года
2022 год был очень продуктивным для проекта и сообщества GraalVM. Вместе мы разработали множество новых функций, выпустили GraalVM для последних версий Java и новых платформ и увидели несколько..