Введение Линейная классификация является основой многих моделей машинного обучения, при этом логистическая регрессия является одним из наиболее часто используемых методов. Логистическая регрессия, особенно популярная в контексте бинарной классификации, отображает любое число с действительным знаком в значение вероятности от 0 до 1 с помощью сигмовидной функции. В этом подробном руководстве мы рассмотрим нюансы логистической регрессии и способы применения этой мощной техники на языке..

Каждый хочет попробовать свои силы в машинном обучении в какой-то момент своей карьеры в области программного обеспечения. Первый алгоритм, с которого обычно начинаются все книги и онлайн-курсы, — это линейная регрессия. Давайте расшифруем! Линейный + регрессионный Линейный = расположен по прямой линии. Регрессия = процесс оценки отношений между зависимой переменной при наличии одной или нескольких независимых переменных. Итак, идея понимания взаимосвязи между двумя..

Запрограммируйте свою собственную модель машинного обучения Мы собираемся создать простую программу машинного обучения (модель), используя язык программирования под названием Python и контролируемый алгоритм обучения под названием Линейная регрессия из sklearn библиотека (также известная как scikit-learn ). Мы создадим набор обучающих данных из псевдослучайных целых чисел в качестве входных с помощью библиотеки Python Random и создадим нашу собственную функцию для..

Всем привет! В этой статье я собираюсь объяснить процесс, которым я следовал, чтобы построить модель линейной регрессии для определенного набора данных. Импорт библиотек Во-первых, я импортировал часто используемые библиотеки - NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn. Затем я импортировал LinearRegression, чтобы построить модель линейной регрессии, и train_test_split, чтобы разделить набор данных на данные обучения и тестирования соответственно. import numpy as np import pandas as pd..