Publikasi tentang topik tersebut 'linear-regression'


Akhirnya, Penasihat Kami merasa senang
Pendahuluan Halo semuanya, dengan senang hati saya sampaikan bahwa saya telah menyelesaikan Tugas 1 sebagai bagian dari Magang Ilmu Data dan Analisis Bisnis di yayasan percikan di bawah Program Magang Rotasi Pascasarjana. Skenario Ada seorang konselor di Sparks Foundation yang menasihati banyak siswa dalam perjalanan konselingnya. Dan, kini ia dipromosikan menjadi Senior Counselor di The Sparks Foundation bersamaan dengan itu, kini ia harus menasihati 25 siswa dalam satu..
Regresi linier
Regresi linier adalah jenis program komputer yang membantu memprediksi masa depan dengan melihat data masa lalu. Secara khusus, ini melihat bagaimana satu atau beberapa hal (seperti suhu atau penjualan) terkait dengan hal lain (seperti waktu atau anggaran iklan). Hal ini membantu kita memahami bagaimana perubahan dalam satu hal mempengaruhi hal lainnya. Regresi linier bekerja dengan menggambar garis lurus melalui titik-titik data yang paling sesuai dengan pola data. Garis ini mewakili..
Menjelajahi Perbedaan Model Linier: Dari Kuadrat Terkecil Biasa hingga Regresi Polinomial
Model linier adalah alat yang ampuh untuk memahami hubungan dalam data dan membuat prediksi. Pada artikel kali ini kita akan mendalami berbagai konsep terkait model linier, mulai dari Kuadrat Terkecil Biasa hingga Regresi Polinomial. Pada akhirnya, Anda akan memiliki pemahaman komprehensif tentang berbagai teknik ini dan penerapannya. Ordinary Least Squares (OLS): OLS adalah metode yang banyak digunakan untuk memperkirakan koefisien model regresi linier. Ini meminimalkan jumlah..
Regresi linier sederhana
Regresi linier sederhana merupakan pendekatan linier yang memodelkan hubungan antara suatu variabel terikat dan satu variabel bebas. Rumus regresi linier sederhana adalah: y = β 0​+ β 1​ x Dimana: y adalah variabel terikat. x adalah variabel independen. β0 ​ adalah titik potong y. β1 ​ adalah kemiringan garis. Tujuannya adalah menemukan garis paling sesuai yang meminimalkan jumlah selisih kuadrat (sisa) antara nilai yang diamati (nilai aktual) dan nilai yang..
Pendekatan intuitif untuk Gradient Descent
Dalam artikel ini kami akan mencoba memahami algoritme penurunan gradien dan matematika di baliknya. Mari kita ambil masalah regresi linier sederhana di mana kita ingin memprediksi berat badan seseorang berdasarkan tinggi badannya. Untuk memulai masalah pembelajaran mesin yang diawasi, pertama-tama kita memerlukan data pelatihan yang memberi kita hubungan antara entitas: tinggi dan berat dalam kasus ini. Entitas yang membantu proses prediksi disebut variabel atau fitur independen..
Regresi Linier Multivariat
Dalam regresi linier multivariat, tujuan Anda adalah membuat pernyataan hipotesis yang akan menghasilkan nilai sedekat mungkin dengan data Anda (gbr.1). Dalam hal ini, fungsi hipotesis akan dibuat untuk memprediksi suatu nilai dengan menggunakan lebih dari satu variabel independen. Kemudian dengan menggunakan gradien yang layak, bobot fitur akan dipilih sedemikian rupa sehingga perbedaan antar data dapat diminimalkan. Notasi Pernyataan Hipotesis Fungsi hipotesis univariat,..
REGRESI LINIER
BAGAIMANA KITA MENDEFINISIKANNYA? Regresi linier adalah jenis analisis statistik yang digunakan untuk memprediksi hubungan antara dua variabel. Ini mengasumsikan hubungan linier antara variabel independen dan variabel dependen, dan bertujuan untuk menemukan garis yang paling sesuai untuk menggambarkan hubungan tersebut. Regresi linier umumnya digunakan di banyak bidang, termasuk ekonomi, keuangan, dan ilmu sosial, untuk menganalisis dan memprediksi tren data. REGRESI LINEAR SEDERHANA..