Публикации по теме 'cost-function'
Понимание градиентного спуска: интуиция и реализация
Введение:
Градиентный спуск — это мощный алгоритм оптимизации, используемый в машинном и глубоком обучении для минимизации функции затрат или потерь. Это алгоритм оптимизации первого порядка, который помогает найти точку минимума функции путем итеративного движения в направлении наискорейшего спуска.
В этой статье мы обсудим концепцию простого градиентного спуска и его реализацию в Python. Мы также рассмотрим математику градиентного спуска, чтобы лучше понять алгоритм...
Хорошо ли мое машинное обучение?
Машина учится тому, как реагировать на заданные данные о проблеме, чтобы найти решение. Поскольку машина не знает об этих проблемах и решениях, мы обучаем машину для обучения (как компании обучают первокурсников или студентов колледжей) во время обучения. машина может не дать наилучших результатов напрямую, поэтому нам нужно оценить, насколько хороша машина для тренировочных данных (X, y). Таким образом, мы видим разницу между ожидаемым выходом y и произведенным машиной выходом yhat, как..
Демистификация функции стоимости в машинном обучении, линейная регрессия как пример
Согласно ScienceDaily, математическая модель предполагает использование математических языков для описания поведения системы. Эволюция машинного обучения (ML) еще больше укрепила эту цель, предоставив более интеллектуальные подходы для улучшения таких приложений, как прогнозирование и классификация. Функция стоимости имеет решающее значение для благоприятности ML; он предоставляет метод оптимизации модели для достижения совершенства.
В этой статье простой алгоритм под названием «Линейная..
Объяснение линейной регрессии в машинном обучении
Объяснение линейной регрессии в машинном обучении
Что такое линейная регрессия?
Линейная регрессия — это статистический метод, который позволяет нам обобщать и изучать отношения между количественными переменными. По сути, линейная регрессия помогает нам смоделировать, как изменения одного или нескольких входных данных влияют на результат. Выход обычно представляет собой непрерывную переменную, такую как время, цена и высота. В машинном обучении очень часто встречается линейная..
Линейная регрессия, ее типы, функция стоимости и алгоритм обучения
Линейная регрессия моделирует взаимосвязь между двумя переменными путем подбора линейного уравнения к данным. Одна переменная считается независимой переменной , а другая считается зависимой переменной .
Линейная регрессия — один из наиболее широко используемых алгоритмов искусственного интеллекта в реальных задачах машинного обучения
Типы линейной регрессии
Простая линейная регрессия . В простой линейной регрессии есть только одна независимая переменная (X), и на..
Понимание линейной регрессии: мощный статистический инструмент для прогнозного анализа
Линейная регрессия — популярный статистический метод моделирования связи между двумя переменными. Это простой, но эффективный инструмент, который позволяет аналитикам данных генерировать прогнозы и понимать силу и направление связи между переменными. В этой статье блога будут рассмотрены основы линейной регрессии, ее применения и этапы разработки модели линейной регрессии.
Что такое линейная регрессия?
Линейная регрессия — это статистический метод, который подбирает линейное уравнение..
Создайте простую модель линейной регрессии с использованием Python
Это самые простые типы моделей машинного обучения, и мы собираемся реализовать их с помощью Python за несколько шагов.
Предполагается, что две переменные связаны линейно. Следовательно, мы попытаемся найти линейную функцию, которая предсказывает ответ (y) по значению признака (x).
Итак, начнем:
#Шаг 1: Настройте среду
Вы можете использовать Jupiter Notebook, Google colab или загрузить python и PyCharm на свой локальный компьютер.
Нам понадобятся только две библиотеки: Numpy и..
