Estymacja największej wiarygodności (MLE) to metoda, którą można zastosować do oszacowania parametrów danego rozkładu. W tym samouczku wyjaśniono, jak obliczyć MLE dla parametru λ rozkładu Poissona . Krok 1: Napisz plik PDF. Najpierw napisz funkcję gęstości prawdopodobieństwa rozkładu Poissona: Krok 2:...
Biorąc pod uwagę zbiór p zmiennych predykcyjnych i zmienną odpowiedzi, wielokrotna regresja liniowa wykorzystuje metodę znaną jako metoda najmniejszych kwadratów, aby zminimalizować resztową sumę kwadratów (RSS): RSS = Σ(y i – ŷ i ) 2 Złoto: Σ : Grecki symbol oznaczający...
Biorąc pod uwagę zbiór p zmiennych predykcyjnych i zmienną odpowiedzi, wielokrotna regresja liniowa wykorzystuje metodę znaną jako metoda najmniejszych kwadratów, aby zminimalizować resztową sumę kwadratów (RSS): RSS = Σ(y i – ŷ i ) 2 Złoto: Σ : Grecki symbol oznaczający...
Najprostszym sposobem na poddefiniowanie ramki danych według zakresu dat w R jest użycie następującej składni: df[df$date >= " some date " & df$date <= " some date ", ] W tym samouczku znajdziesz kilka przykładów praktycznego wykorzystania tej funkcji. Przykład 1:...
Często możesz chcieć przypisać kolory do punktów na wykresie ggplot2 w oparciu o zmienną jakościową. Na szczęście można to łatwo zrobić, korzystając z następującej składni: ggplot(df, aes (x=x_variable, y=y_variable, color=color_variable)) + geom_point() Ten samouczek zawiera kilka przykładów praktycznego wykorzystania tej składni...
Jednym z najczęstszych problemów, jakie można napotkać w uczeniu maszynowym, jest wieloliniowość . Dzieje się tak, gdy dwie lub więcej zmiennych predykcyjnych w zbiorze danych jest silnie skorelowanych. Kiedy tak się stanie, model może być w stanie dobrze dopasować zbiór danych...
Jednym z najczęstszych problemów, jakie można napotkać w uczeniu maszynowym, jest wieloliniowość . Dzieje się tak, gdy dwie lub więcej zmiennych predykcyjnych w zbiorze danych jest silnie skorelowanych. Kiedy tak się stanie, model może dobrze dopasować się do zbioru danych uczących,...
Jednym z najczęstszych problemów, jakie można napotkać w uczeniu maszynowym, jest wieloliniowość . Dzieje się tak, gdy dwie lub więcej zmiennych predykcyjnych w zbiorze danych jest silnie skorelowanych. Kiedy tak się stanie, model może być w stanie dobrze dopasować zbiór danych...
Kiedy mamy zbiór danych zawierający zmienną predykcyjną i zmienną odpowiedzi , często używamy prostej regresji liniowej, aby określić ilościowo związek między tymi dwiema zmiennymi. Jednak prosta regresja liniowa (SLR) zakłada, że związek między predyktorem a zmienną odpowiedzi jest liniowy. Zapisany w...
Wielokrotna regresja liniowa to metoda, którą możemy zastosować do ilościowego określenia związku między dwiema lub większą liczbą zmiennych predykcyjnych a zmienną odpowiedzi . W tym samouczku wyjaśniono, jak ręcznie wykonać wielokrotną regresję liniową. Przykład: ręczna wielokrotna regresja liniowa Załóżmy, że mamy...