Введение В эпоху глубокого обучения и моделей с триллионами параметров легко игнорировать старую добрую линейную регрессию, которая существует уже более двух столетий. Конечно, одной только линейной регрессии недостаточно для многих современных приложений ИИ. Даже при рассмотрении только табличных данных многие модели превосходят линейную регрессию. В частности, древовидные алгоритмы с градиентным усилением являются одними из самых популярных для структурированных данных, а их..

Содержание: 1. Что такое линейная регрессия 2. Математика простой и множественной линейной регрессии 3. Показатели производительности 4. Реализация Python 5. Ссылки 1. Что такое линейная регрессия Линейная регрессия — это контролируемая модель машинного обучения, в которой модель находит наиболее подходящую линейную линию между независимой и зависимой переменной для прогнозирования желаемых значений. Два типа линейной регрессии: 1. Простая линейная регрессия, 2. Множественная..

Введение во встроенные модули PyTorch. В предыдущем блоге мы построили модель линейной регрессии с нуля без использования каких-либо встроенных модулей PyTorch. Перед тем, как использовать встроенные модули PyTorch, мы должны понять некоторые ключевые концепции и ознакомиться с часто используемыми пакетами и модулями. Давайте начнем. пакет torch.nn Этот пакет torch предоставляет набор стандартных модулей нейронной сети, а также набор контейнерных модулей, которые можно..