Capitolul 1: Regresia liniara completa cu Math.

Cerinta preliminara: diferite tipuri de invatare automata. masseuse porno

Regresie liniara: este un model liniar care stabileste relatia dintre o variabila dependenta y (tinta) si una sau mai multe variabile independente notate X (intrari) . forced porno

Regresia se potriveste datelor

Scopul este de a gasi acea linie dreapta albastra (care se potriveste cel mai bine) datelor. pamela anderson porno

Datele noastre de formare sunt formate din valori X si y, astfel incat sa le putem trasa pe grafic, este al naibii de usor. my hero academia porno acum ce urmeaza? cum sa gasesti acea linie albastra ????

Mai intai sa vorbim despre cum sa trasam o linie liniara in grafic,

In matematica avem o ecuatie care se numeste ecuatie liniara

y = mX + b {m-> panta, b-> interceptare Y}

deci putem trage linia daca luam orice valori pentru m si b

Cum obtinem valorile m si b ??? si de unde stim valorile exacte m si b pentru cea mai buna linie de potrivire ??

Sa luam un set de date simplu (forma de unda sinusoidala -3 la 3) si pentru prima data luam valori aleatorii ale valorilor m si b si trasam o linie de genul acesta. porno mariage

Linie aleatorie pentru m si b

Cum am trasat linia de mai sus?

luam prima valoare X (x1) din setul nostru de date si calculam valoarea y (y1)

y1 = m * x1 + b {m, b-> valori aleatorii sa spunem



0,5,1 x1-> sa spunem -3 (prima valoare din setul nostru de date) y1 = (0,5 * -3) + 1



y1 = -0,5



prin aplicarea tuturor valorilor x pentru valorile m si b obtinem prima noastra linie. porno insolite Imaginea de mai sus are propriile variabile aleatorii (sper sa intelegeti conceptul)

Aceasta linie nu se potriveste bine cu datele, asa ca trebuie sa schimbam valorile m si b pentru a obtine cea mai buna linie de potrivire. porno crade

Cum schimbam valorile m si b pentru cea mai buna linie de potrivire ??

Fie putem folosi un algoritm extraordinar numit Descendenta descendenta (pe care il voi aborda in povestea urmatoare, de asemenea, cu matematica utilizata acolo). porno 1000

Actualizare: Iata povestea Coborarii Degradat

Sau putem imprumuta formule directe din statistici (ei numesc aceasta metoda cel mai putin patrat ). porno fouet Voi acoperi, de asemenea, daca este posibil, in povestea urmatoare. deutsch porno

X ^ este media valorilor X, Y ^ media valorilor y

Chiar acum permiteti caseta neagra, presupunem ca obtinem valorile m si b. porno vieux gay De fiecare data cand valorile m si b se schimba, putem obtine o linie diferita si in cele din urma obtinem cea mai buna linie de potrivire

Destul de cool nu?

Deci, ce urmeaza ??? Prezicand date noi, iti amintesti ?? deci oferim noi valori X, obtinem valorile y prevazute cum functioneaza ??

la fel ca mai sus y = m X + b , acum cunoastem valorile finale m si b. porno naturiste

Aceasta se numeste regresie liniara simpla, deoarece avem o singura valoare X independenta. site porno coqnu Sa spunem ca vrem sa prezicem pretul locuintelor in functie de marimea casei

X = Dimensiune (in sqft) y = Pret (in dolari)

X y



1000 40



2000 70



500 25



. porno grosse fesse . porno nature . porno femme noire . catch porno . porno train . stepmom porno . porno madagascar . .



  • porno sos
  • porno maniac
  • beeg porno
  • position porno
  • comment devenir acteur porno
  • emma watson porno
  • video porno coqnu
  • porno crado
  • porno gratuit perfect
  • coq porno
  • porno gore
  • porno femme ronde
  • just porno
  • grosse femme porno
  • porno minecraft
  • porno pute
  • miss france porno
  • porno marocaine
  • porno hu
  • turkish porno





. . .

Ce se intampla daca avem mai multe valori independente ale lui X ????

Sa spunem ca vrem sa prezicem pretul locuintelor nu numai in functie de dimensiunea casei, ci si de numarul de dormitoare

x1 = Dimensiune (in sqft’s), x2 = N_rooms si y = Pret (in dolari)

x1 x2 y



1000 2 50



2000 4 90



500 1 35



. . . . . . . . . . . .

Procesul este la fel ca mai sus, dar ecuatia se schimba putin

Nota: Permite aliasului b si m ca θ0 si θ1 (theta 0 si respectiv 1).

y = θ0 + θ1 * X → b + mX → LR simplu → Variabila unica LR

y = θ0 + θ1 * x1 + θ2 * x2 + . . θn * xn → LR multiplu → LR variabil

Acum putem prezice cate lucruri dorim.

Gata pentru aceasta poveste, sperand ca va ajuta cel putin o persoana.

In povestea urmatoare voi vorbi despre Algoritmul Descendentei Gradientului.

pana atunci Ne vedem!