Python-Lernnotiz für maschinelles Lernen von Chainer Kapitel 7 Regressionsanalyse

What Dies ist ein Artikel, der zusammenfasst, was mir aufgefallen ist und was ich beim Erlernen des maschinellen Lernens mit Chainer untersucht habe. Dieses Mal werden wir die für das maschinelle Lernen erforderliche Regressionsanalyse untersuchen.

Es wurde nach meinem Verständnis geschrieben, daher kann es falsch sein. Ich werde alle Fehler korrigieren, bitte vergib mir.

Einfache Regressionsanalyse und multiple Regressionsanalyse

Aus welcher Art von Grafik wird die Regressionsanalyse generiert, wenn die Datengruppe angegeben wird? Analyse zu finden. Einfache Regression ist, wenn die Eingabe und Ausgabe ein Körper sind. Warum folgen verschiedene Phänomene einer Normalverteilung, um die Geschichte zu ändern? Ich erinnerte mich, was ich dachte. Bitte beachten Sie Folgendes, ehrlich gesagt, ich habe noch keinen Hunger, also werde ich wieder lernen. https://goldninjass.hatenablog.com/entry/2016/04/04/152631

Datenvorverarbeitung

Es scheint eine Methode namens zu geben. Es scheint der Prozess zu sein, den Datensatz parallel zu verschieben, so dass der Durchschnittswert 0 wird.

Einfache Regressionsanalyse

Das Prinzip ist die Minimum-Square-Methode.

Multiple Regressionsanalyse

Eine Ausgabe wird für die Eingabe mehrerer Variablen gegeben. Grundsätzlich eine Reihe von einfachen Regressionsanalysen. Da die Lösung Universitätsmathematik ist, ist es besser, Übungen zu erklären.

Comment Das Erlernen der Mathematik verlief reibungslos, weil ich es an der Universität oft einmal gehört hatte. Ab dem nächsten Mal werde ich maschinelles Lernen lernen, indem ich Python und Mathematik kombiniere.

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