Привет! Машинное обучение есть повсюду. В этой статье я расскажу вам, как работает простая линейная регрессия с использованием Python. Давайте начнем. Сначала импортируйте необходимые библиотеки Python 3 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt Получить набор данных Мы собираемся использовать данные о высоте здания и истории, доступные по ссылке ниже. 1.7 - Некоторые примеры | STAT 501..

Постановка задачи: цифровая медиа-компания (похожая на Voot, Hotstar, Netflix и т. д.) запустила шоу. Первоначально шоу получило хороший отклик, но затем количество зрителей снизилось. Компания хочет выяснить, что пошло не так. In [317]: # Importing all required packages import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline In [318]: #Importing dataset media =..

Всем привет! Я очень рад написать еще одну статью спустя много времени после публикации моей предыдущей статьи. Простая линейная регрессия [SLR] - это в основном эта формула: который записывается как y равно b ноль плюс b один умноженный на x один. Я уверен, что вы видели эту формулу в своей старшей школе, которая была частью рисования линии или наклонной линии по оси x-y. Давайте сделаем шаг вперед и подробно разберемся, что означает каждая из этих переменных или коэффициентов...

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..