In der Statistik sind Schiefe und Kurtosis zwei Möglichkeiten, die Form einer Verteilung zu messen. Schiefe ist ein Maß für die Schiefe einer Verteilung. Dieser Wert kann positiv oder negativ sein. Eine negative Schiefe zeigt an, dass sich das Ende auf...
Quartile sind Werte, die einen Datensatz in vier gleiche Teile unterteilen. Das erste Quartil stellt das 25. Perzentil eines Datensatzes dar. Das zweite Quartil stellt das 50. Perzentil eines Datensatzes dar. Dieser Wert entspricht dem Medianwert des Datensatzes. Das dritte Quartil...
Der Bereich des maschinellen Lernens umfasst eine riesige Menge an Algorithmen, die zum Verstehen von Daten verwendet werden können. Diese Algorithmen können in eine der folgenden zwei Kategorien eingeteilt werden: 1. Algorithmen für überwachtes Lernen: Dazu gehört die Erstellung eines Modells,...
Sie können in Python schnell eineNormalverteilung generieren, indem Sie die Funktion numpy.random.normal() verwenden, die die folgende Syntax verwendet: numpy. random . normal (loc=0.0, scale=1.0, size=None) Gold: loc: Durchschnitt der Verteilung. Der Standardwert ist 0. Skala: Standardabweichung der Verteilung. Der Standardwert ist...
Algorithmen für maschinelles Lernen können in zwei verschiedene Typen unterteilt werden: überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen . Algorithmen für überwachtes Lernen können in zwei Typen eingeteilt werden: 1. Regression: Die Antwortvariable ist kontinuierlich. Die Antwortvariable könnte beispielsweise sein: Gewicht Höhe Preis Zeit...
Um die Leistung eines Modells anhand eines Datensatzes zu bewerten, müssen wir messen, wie gut die Vorhersagen des Modells mit den beobachteten Daten übereinstimmen. Für Regressionsmodelle ist die am häufigsten verwendete Metrik der mittlere quadratische Fehler (MSE), der wie folgt berechnet...
Die einfache lineare Regression ist eine Technik, mit der wir die Beziehung zwischen einer einzelnen erklärenden Variablen und einer einzelnen Antwortvariablen verstehen können. Kurz gesagt, diese Technik findet eine Linie, die am besten zu den Daten „passt“ und hat die folgende...
Die einfache lineare Regression ist eine Technik, mit der wir die Beziehung zwischen einer einzelnen erklärenden Variablen und einer einzelnen Antwortvariablen verstehen können. Diese Technik findet eine Linie, die am besten zu den Daten „passt“ und hat die folgende Form: ŷ...
Wenn wir die Beziehung zwischen einer einzelnen Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen verstehen möchten, verwenden wir häufigeine einfache lineare Regression . Wenn wir jedoch die Beziehung zwischen mehreren Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen verstehen möchten, können wir die multiple lineare Regression verwenden. Wenn...
Wenn wir die Beziehung zwischen einer oder mehreren Prädiktorvariablen und einer kontinuierlichen Antwortvariablen verstehen möchten, verwenden wir häufig die lineare Regression . Wenn die Antwortvariable jedoch kategorisch ist, können wir die logistische Regression verwenden. Die logistische Regression ist eine Art Klassifizierungsalgorithmus...