Публикации по теме 'linear-regression'
Наконец-то Наш Советник обрадовался
Введение
Привет всем, я рад сообщить, что я выполнил задание 1 в рамках моей стажировки по науке о данных и бизнес-аналитике в фонде sparks в рамках программы стажировок для выпускников.
Сценарий
В фонде Sparks был консультант, который консультировал многих студентов на своем пути консультирования.
И теперь она получила повышение до старшего советника в The Sparks Foundation вместе с этим, теперь ей приходится консультировать 25 студентов из группы, которые только что сдали..
Линейная регрессия
Линейная регрессия — это тип компьютерной программы, которая помогает предсказывать будущее, просматривая прошлые данные. В частности, он смотрит, как одна или несколько вещей (например, температура или продажи) связаны с другой вещью (например, временем или рекламным бюджетом). Это помогает нам понять, как изменения в одном элементе влияют на другой.
Линейная регрессия работает, проводя прямую линию через точки данных, которые лучше всего соответствуют шаблону данных. Эта линия..
Изучение различий между линейными моделями: от обычных методов наименьших квадратов до полиномиальной регрессии
Линейные модели — это мощные инструменты для понимания взаимосвязей в данных и прогнозирования. В этой статье мы рассмотрим различные концепции, связанные с линейными моделями, от обычных методов наименьших квадратов до полиномиальной регрессии. К концу у вас будет полное представление об этих различных методах и их применении.
Обыкновенные наименьшие квадраты (OLS): OLS — это широко используемый метод для оценки коэффициентов модели линейной регрессии. Он минимизирует сумму..
Простая линейная регрессия
Простая линейная регрессия — это линейный подход к моделированию взаимосвязи между зависимой переменной и одной независимой переменной.
Формула простой линейной регрессии:
y = β 0+ β 1 x
Где: y — зависимая переменная.
x — независимая переменная.
β0 — это точка пересечения оси y.
β1 — наклон линии.
Цель – найти наиболее подходящую линию, которая минимизирует сумму квадратов разностей (остатков) между наблюдаемыми значениями (фактическими значениями) и..
Интуитивный подход к градиентному спуску
В этой статье мы попытаемся понять алгоритм градиентного спуска и математику, которая за ним стоит.
Давайте возьмем простую задачу линейной регрессии, где мы хотим предсказать вес данного человека на основе его или ее роста. Чтобы начать с любой задачи машинного обучения с учителем, нам сначала потребуются данные для обучения, которые дают нам связь между объектами: в данном случае рост и вес. Сущность, которая помогает в процессе прогнозирования, называется независимыми..
Многомерная линейная регрессия
В многомерной линейной регрессии ваша цель состоит в том, чтобы создать утверждение гипотезы, которое даст значение, максимально близкое к вашим данным (рис. 1). При этом будет создана функция гипотезы для прогнозирования значения с использованием более чем одной независимой переменной. Затем, используя градиентный пристой, веса функций будут выбраны таким образом, чтобы разница между данными была минимизирована.
Обозначение
Заявление о гипотезе
Функция одномерной гипотезы,..
ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
КАК МЫ ЭТО ОПРЕДЕЛЯЕМ?
Линейная регрессия — это тип статистического анализа, используемый для прогнозирования взаимосвязи между двумя переменными. Он предполагает линейную связь между независимой переменной и зависимой переменной и направлен на поиск наиболее подходящей линии, описывающей эту связь.
Линейная регрессия обычно используется во многих областях, включая экономику, финансы и социальные науки, для анализа и прогнозирования тенденций в данных.
ПРОСТАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
В..
