آموزش رگرسیون خطی در پایتون
Linear Regression in Python
مجموعه داده برای رگرسیون خطی به این صورت تعریف می‌شود که در یادگیری ماشینی، الگوریتمی است که می‌تواند در یادگیری نظارت شده برای یافتن متغیر هدف بین متغیرهای وابسته و متغیرهای مستقل طبقه‌بندی شود. همچنین، می‌تواند به ما اجازه دهد تا بین آن متغیرهایی که بهترین مناسب برای یک رابطه هستند، رابطه برقرار کنیم، در یادگیری ماشینی می‌توان از آن برای ارتباط نزدیک متغیرهایی که به متغیرهای وابسته مرتبط هستند استفاده کرد و می‌توان از آن برای مقدار زیادی داده استفاده کرد. هنگام تجزیه و تحلیل داده ها در حین ساخت مدل، می توان از آن برای یافتن مقدار پیش بینی شده متغیر وابسته استفاده کرد.
مجموعه داده برای رگرسیون خطی چیست؟
رگرسیون خطی الگوریتم یادگیری ماشینی است که می تواند برای ساخت مدلی بر روی مجموعه داده برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها استفاده شود، و مدل مجموعه داده، مقادیر پیش بینی صحیح متغیرهای وابسته، متغیر وابسته در رگرسیون را ارائه می دهد. هنگامی که ما در تلاش برای درک مقدار پیش بینی شده هستیم، عنصر اصلی است و همچنین فهرستی از مجموعه داده که می تواند داده های آزمایشی برای رگرسیون خطی را در خود جای دهد به عنوان رگرسیون نامیده می شود.
رگرسیون خطی شاید آشناترین و قابل تشخیص ترین الگوریتم در آمار و یادگیری ماشین باشد. اساساً رگرسیون خطی برای حوزه آماری ارائه شده است، اما پس از بررسی های بیشتر، به عنوان مدل ضمن درک رابطه بین متغیر عددی ورودی و متغیر عددی خروجی توسط الگوریتم یادگیری ماشین، رابطه بین متغیرها گرفته شده است. ممکن است ماهیت مثبت یا منفی داشته باشد که در آن رابطه مثبت می تواند زمانی اتفاق بیفتد که هم متغیرهایی که متغیر مستقل هستند و هم متغیرهای وابسته به صورت گرافیکی افزایش می یابند و رابطه منفی زمانی اتفاق می افتد که متغیر وابسته کاهش می یابد و متغیر مستقل افزایش می یابد.
رگرسیون خطی دو نوع دارد: رگرسیون خطی ساده، که برای پاسخگویی پیش‌بینی به مقادیر با استفاده از ویژگی ساده آن ضروری است، و رگرسیون خطی چندگانه، که در صورت داشتن مقدار زیادی داده برای پیش‌بینی مقدار پاسخ با استفاده از آن استفاده می‌شود. دو یا چند ویژگی از آن.
مبانی رگرسیون خطی و پیاده سازی
در اصول رگرسیون خطی، یک متغیر از متغیر دوم پیش‌بینی می‌شود. متغیرهای معیاری که از آن استفاده می‌کند، متغیر پیش‌بینی‌شده زمانی است که می‌خواهیم یک متغیر را پیش‌بینی کنیم. به آن رگرسیون ساده می گویند و زمانی که می خواهیم یک یا چند متغیر را پیش بینی کنیم به آن رگرسیون خطی چندگانه می گویند. وقتی یک رگرسیون خطی ساده را پیاده‌سازی می‌کنیم، مدل داده‌ها دارای برخی ویژگی‌ها هستند تا مجموعه داده‌ها را انعطاف‌پذیر و قدرتمند کند. اگر مجموعه داده m و n را با مقادیر پاسخ برای هر مقدار در n در پاسخ به مقادیر m داشته باشیم، باید در نظر بگیریم که دو متغیر به صورت خطی به هم مرتبط هستند و در پاسخ آن مقدار دقیق را مطابق با ویژگی های خود می دهد.
معرفی Introduction
-
مقدمه ای بر پروژه رگرسیون خطی در پایتون Intro to Project on Linear Regression in Python
شروع شدن Getting Started
-
استفاده از مورد Use Case
-
واردات کتابخانه ها Importing Libraries
-
تحلیل تک متغیره گرافیکی Graphical Univariate Analysis
طرح جعبه Boxplot
-
نمودار جعبه رگرسیون خطی Linear Regression Boxplot
-
رگرسیون خطی پرت Linear Regression Outliers
-
تجزیه و تحلیل دو متغیره Bivariate Analysis
-
اجرای پایه یادگیری ماشین Machine Learning Base Run
-
پیش بینی خروجی Predict Output
-
پیش بینی خروجی ادامه Predict Output Continue
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.
https://donyad.com/d/a70e4b
آموزش یادگیری عمیق: دید کامپیوتر پیشرفته (GAN، SSD، + بیشتر!)
Deep Learning: Advanced Computer Vision (GANs, SSD, +More!)
VGG، ResNet، Inception، SSD، RetinaNet، انتقال سبک عصبی، GAN ها + موارد بیشتر در Tensorflow، Keras و Python
آموزش معماری داده برای دانشمندان داده
Data Architecture for Data Scientists
Datawarehouse، Data Lake، Data Lakehouse، Data Mesh، Kafka، Lambda & Kappa معماری، Feature Store، Vector DB و موارد دیگر
آموزش تجزیه و تحلیل بقا در R
Survival Analysis in R
از R برای تسلط بر تجزیه و تحلیل بقا، تجزیه و تحلیل مدت زمان، تجزیه و تحلیل زمان رویداد یا تجزیه و تحلیل قابلیت اطمینان استفاده کنید.
آموزش تشخیص حرکت با استفاده از پایتون و OpenCV
Motion Detection using Python and OpenCV
با استفاده از الگوریتم های تفریق پس زمینه، یک شمارنده وسیله نقلیه و یک آشکارساز فاصله اجتماعی پیاده سازی کنید! همه مرحله به مرحله
EDU CBA
مهارت های دنیای واقعی را بصورت آنلاین بیاموزید EDUCBA یک ارائه دهنده جهانی آموزش مبتنی بر مهارت است که نیازهای اعضا را در بیش از 100 کشور برطرف می کند. ما بزرگترین شرکت فناوری پیشرفته در آسیا با نمونه کارهای 5498+ دوره آنلاین ، 205+ مسیر یادگیری ، 150+ برنامه شغل محور (JOPs) و 50+ بسته دوره حرفه ای شغلی هستیم که توسط متخصصان برجسته صنعت آماده شده است. برنامه های آموزشی ما برنامه های مبتنی بر مهارت شغلی است که توسط صنعت در سراسر امور مالی ، فناوری ، تجارت ، طراحی ، داده و فناوری جدید و آینده مورد نیاز صنعت است.
Udemy (یودمی)
یودمی یکی از بزرگترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.