Публикации по теме 'ridge-regression'
Освоение линейной регрессии: простой подход
Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования линейной зависимости между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.
Почему он называется «Линейный»?
Эта регрессия называется линейной , поскольку взаимосвязь между переменными моделируется как линейное уравнение.
Аналогией линейной регрессии может быть отношение между ростом человека и весом . Как правило, более высокие люди, как правило, весят больше, чем..
Регрессия и ее варианты: простая, множественная, LASSSO, хребтовая и ступенчатая регрессия.
Сходства и различия между различными типами регрессии
Допустим, вы, как специалист по обработке данных, хотите проанализировать набор данных об учениках, в котором есть записи об их росте и весе. Вы заметили, что в столбце веса отсутствует значение. Можете ли вы предсказать это отсутствующее значение?
Регрессия помогает решить подобные проблемы. В реальных приложениях машинного обучения регрессионные модели часто используются для прогнозирования неизвестных значений на основе..
Ридж-регрессия (теперь с интерактивными графиками!!!)
Итак… Ридж-регрессия — это модифицированная версия линейной регрессии. Итак, чтобы узнать о хребтовой регрессии, вы должны убедиться, что понимаете линейную регрессию. Если нет, то нажмите здесь . Если вы не знаете, что такое Gradient Descent, то нажмите здесь .
Абсолютно необходимо, чтобы вы знали обе концепции, прежде чем приступить к этой статье. Не торопитесь, чтобы изучить эти вещи, я буду ждать вас здесь.
(Ожидание)
(Все еще ждет)
Выучил это?
Прохладный. Тогда..
Введение в обычные методы наименьших квадратов, регрессию гребня и лассо
Регрессия — важный инструмент для специалистов по данным. Это позволяет нам моделировать и прогнозировать многие аспекты наших данных. При выполнении регрессии мы берем выборку данных и подгоняем линию к выборке данных. Эта линия может очень хорошо соответствовать образцу, но не всегда соответствует всему набору данных. Мы можем преодолеть некоторые из этих проблем, используя методы регуляризации гребня или лассо с нашей моделью регрессии. В этой статье я кратко расскажу вам о..
Расширение возможностей экономической мобильности колледжей с помощью Ridge Regression и OOP
В стремлении расширить возможности людей с социальной мобильностью и стимулировать экономический прогресс нельзя недооценивать незаменимую роль колледжей и университетов. В новаторской исследовательской работе Табели успеваемости по мобильности: выявление трансформационной силы колледжей в области межпоколенческой мобильности , исследуется, как колледжи способствуют восхождению мобильности для студентов из малообеспеченных семей и подчеркивает значительные различия в результатах..
Регуляризация — пора наказывать
Введение
Метод регуляризации очень популярен в области машинного обучения, однако вы увидите, что многие люди до сих пор его не используют. Одна из причин, о которой я могу думать, заключается в сложности всей концепции регуляризации, поэтому я решил сделать ее простой для всех нас. В этой статье я попытаюсь объяснить регуляризацию простым для понимания и использования способом. По сути, пока я объясняю концепцию, я дам практические подробности о том, как реализовать регуляризацию в..
