Примеры использования Линейной регрессии на Русском языке и их переводы на Испанский язык
{-}
-
Computer
-
Colloquial
-
Political
-
Ecclesiastic
-
Ecclesiastic
-
Programming
Тренда Линейной Регрессии.
Вычисляет наклон линии линейной регрессии.
Уравнение линейной регрессии.
И это будет моя конечная целевая функция для линейной регрессии.
Для исследования линейной регрессии, рассмотрим коэффициенты b и a.
В линейной регрессии у нас имеется набор учебных данных как вот этот представленный здесь.
Значение Х, для которого вычисляется значение Y линейной регрессии.
В линейной регрессии у нас есть тренировочный набор, вроде того как я нарисовал здесь.
В частности поговорим о том как использовать градиентный спуск для линейной регрессии со множеством параметров.
Итак в линейной регрессии, что мы собираемся сделать, мы собираемся решить проблему минимизации.
Я бы поспорил, что это случай линейной регрессии в чистом виде, с двумя переменными, но это будете делать вы.
Но если вы реализуете алгоритм написанный здесь, тогда у вас будет рабочая реализация линейной регрессии с множеством параметров.
В предыдущем видео мы говорили о форме гипотезы для линейной регрессии со множеством параметров или со множеством переменных.
Вместо этого, форма гипотезы в линейной регрессии будет такой: тета плюс тета 1 х1 плюс тета 2 х2 плюс тета 3 х3 плюс тета 4 х4.
Быстро подведем итоги нашей нотации. Это наша формальная гипотеза в многомерной линейной регрессии, где у нас принято соглашение что x0= 1.
По результатам выборки была разработана модель линейной регрессии, которая использовалась для прогнозирования отсутствующих месячных окладов по всей совокупности претензий 244/.
Она носит название линейной регрессии, или в данном конкретном случае эта линейная регрессия одной переменной, где переменной является X, так как мы предсказываем все цены с помощью одной переменной X.
Обобщенные линейные модели( ОЛМ) дает гибкое обобщение обычной линейной регрессии, что делает возможным выходные переменные, имеющие модели распределения ошибок, отличные от нормального распределения.
В этой связи модель линейной регрессии потерь типа" C4- CPHO" была применена ко всем претензиям второй- седьмой партий, содержащих потери типа" C4- CPHO".
В свете успешно использованных методов внешней оценки для урегулирования больших масс претензий с потерями типа C1- Money и типа C4-CPHO было решено использовать модель линейной регрессии для определения размеров рекомендованных сумм компенсации в отношении потерь в связи с расходами на ремонт типа C4- MV по претензиям.
В первоначальной версии линейной регрессии, которую мы разработали у нас один параметр x- размер дома, и мы хотим использовать ее чтобы предсказать y- цену дома и это была наша форма гипотезы.
Учитывая успешное использование методов внешней оценки для урегулирования больших масс претензий с потерями типа C1- Money и C4- CPHO,Группа решила использовать модель линейной регрессии для определения рекомендованных сумм компенсации в отношении потерь в связи с расходами на ремонт типа C4- MV по претензиям, в рамках которых в качестве компенсации истребовались суммы свыше 500 долл. США.
Хотя принципы, лежащие в основе метода линейной регрессии, прочно вошли в практику, применение этого метода в отношении реальных данных требует специальных знаний, с тем чтобы добиться таких результатов, которые специалисты в этой области могут счесть удовлетворительными с учетом нынешних научных стандартов.
Линейная регрессия требует, чтобы данные были приближенно линейными. .
Это были линейная регрессия с градиентным спуском.
Исследовали линейную регрессию?
Линейная регрессия.
По этой причине для проверки качества собранных данных можно использовать линейную регрессию( основанную на методе наименьших квадратов).
Итак, это все, что касалось темы векторно- матричного умножения, и мы будем использовать эти операции,когда разберем линейную регрессию в других моделях далее.
Поэтому наша задача как экспертов заключалась в выявлении проблем ипредложении их решений при применении линейных регрессий в отношении изложенных в претензиях данных.