Тензоры — это базовая структура данных библиотеки PyTorch. Глубокое обучение является одним из основных направлений контролируемого машинного обучения, где, используя входные данные и помеченные выходные данные, мы стремимся разработать функцию для сопоставления входных данных с выходными. Глубокое обучение является глубоким именно в том смысле, что его модели изучают множество слоев преобразований, где каждый уровень предлагает представление на одном уровне [1] . Фреймворки..

Определение выбросов может быть простой задачей. С другой стороны, решение о том, что с ними делать, всегда требует более глубокого изучения. Мотивация Данные могут быть зашумленными. Когда у вас небольшая (по отношению к размеру совокупности) случайная выборка совокупности, особенно шумной, создание модели, которая бы хорошо обобщала, может оказаться довольно сложной задачей, а то и невозможным. Представьте, что вы построили простую линейную модель, которая плохо работает с..

Интуиция линейной регрессии: Представьте, что у вас есть набор данных, содержащий размеры домов (в квадратных футах) и соответствующие им цены. Вы хотите создать модель, которая может прогнозировать цену дома на основе его размера. Линейная регрессия помогает вам найти «линию наилучшего соответствия», которая представляет соотношение между размером дома и его ценой. Эту линию можно использовать для прогнозирования размеров новых домов. Интуитивно понятно, что линия наилучшего..

Линейная регрессия и логистическая регрессия в несколько строк в Python Пока я изучал линейную и логистическую регрессию по наброску, я ни разу не наткнулся на что-то простое, короткое. Поэтому я решил написать инструкцию по использованию двух самых распространенных и простых подходов Machine Learning, в максимально доступной форме. Без земного кода причины, без изучения дополнительных параметров и того, как они работают. Здесь не будем копаться под капотом, а просто сядем и поедем...

Регрессия [Регресс в регрессии означает: возврат к среднему состоянию] Произносится как ruh.greh.shun, это статистический метод, который помогает оценить силу и характер взаимосвязи между одной зависимой переменной и рядом/набором независимых переменных. Давайте возьмем пример. Представьте, что вы директор компании (перестаньте представлять автомобили в своем гараже и вместо этого давайте сосредоточимся на количестве заказов, которые ваша компания выполняет в день), и вы пытаетесь..

4 отдельных метода машинного обучения для регрессионной модели — пример исследования: прогноз совместного использования велосипедов Регрессия — одна из часто используемых моделей машинного обучения с учителем. Модели регрессии предсказывают правильное значение заданных входных данных. Примерами проблем регрессии являются прогнозирование непрерывных результатов, таких как цены на жилье, цены на акции или продажи. В этой статье я объясню отдельные модели регрессии, в этой статье будут..