Публикации по теме 'regression'
Вы должны знать: Введение в контролируемое машинное обучение
Прежде чем мы начнем говорить о контролируемом машинном обучении. Давайте посмотрим, что такое машинное обучение (ML)!
Первое определение машинного обучения « это область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования », данное Артуром Сэмюэлем в 1959 году.
Другой, более ориентированный на инженеров подход , может звучать так: Говорят, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи. T и некоторой оценке..
Разрешение многомерной кривой: введение
Это сообщение воспроизведено из моего блога в Nirpy Research .
Предположим, вы измеряете спектр выборки, содержащей несколько компонентов, и хотите выделить вклад в спектр каждого компонента. Разрешение многомерной кривой (MCR) — это группа методов, разработанных для решения этой проблемы.
Многокомпонентный образец часто называют смесью, и идея MCR заключается в том, что информация об отдельных компонентах ограничена или отсутствует, за исключением того, что находится в измеренном..
R-КВАДРАТ И ОТРЕГУЛИРОВАННЫЙ R-КВАДРАТ
Введение
R-квадрат и скорректированный R-квадрат — ключевые методы проверки точности регрессионной задачи. Мы подробно разберем каждый из них в последующих разделах.
Существуют различные методы проверки точности различных задач. В случае проблем с классификацией мы используем матрицу путаницы, F1-Score, Precision, Recall и т. д.
R-КВАДРАТ
Формула для R-квадрата:
Где,
SSres = сумма остатка
SStot = сумма среднего итога
НАИЛУЧШАЯ ФИТ ЛИНИЯ
Чтобы понять, что..
Расчетная исчерпывающая регрессия
Спенсер Марлен-Старр Этот исследовательский отчет был написан аспирантом магистерской программы инженерной аналитики данных в Университете Джорджа Мейсона под руководством эконометриста доктора Энтони Дэвиса, на чьей работе он основан.
В этой статье предлагается процедура исчерпывающей регрессии (ER), контролируемый алгоритм обучения для целей выбора переменных, основанный на алгоритме регрессии всех подмножеств (ASR) (хотя ASR иногда уже известен как исчерпывающая регрессия), известные..
Как работает линейная регрессия (1)
Линейная регрессия — это основа машинного и глубокого обучения .
Линейная регрессия проста. Но я могу сказать, что это самая важная модель в области статистики, машинного обучения. Если вы заинтересованы в машинном обучении, алгоритмах глубокого обучения, понимании регрессии, вы сможете быстро изучить их с глубоким пониманием.
Линейная регрессия может найти линейную связь между переменными.
Предположим, у нас есть переменная X (рост) и переменная Y (вес). Мы предполагаем, что..
Как ChatGPT помогает автоматизировать машинное обучение?
Регрессия, классификация, кластеризация или обработка естественного языка. ChatGPT поможет вам автоматизировать эти алгоритмы с помощью Python.
Введение
Машинное обучение — это итеративный процесс, который помогает разработчикам и специалистам по данным написать алгоритм для прогнозирования, который позволит предприятиям или отдельным лицам принимать соответствующие решения.
ChatGPT, как многие из вас уже знают, — это ChatBot, который поможет людям избежать поиска в Google и найти..
Освоение линейной регрессии: подробное руководство по построению точных прогностических моделей
Линейная регрессия — один из самых фундаментальных и широко используемых алгоритмов в прогнозном моделировании, важной области исследований в науке о данных. Это простой, но мощный инструмент статистического анализа, который доказал свою высокую эффективность при построении точных прогностических моделей в широком диапазоне отраслей и приложений. В этой статье мы предоставим подробное руководство по освоению линейной регрессии, которое поможет вам построить прогностические модели,..
