Линейная регрессия - История изменений

Maintenance script: rollbackEdits.php mass rollback

2022-09-04T16:24:01Z

rollbackEdits.php mass rollback

185.220.101.186 в 05:09, 1 сентября 2022

2022-09-01T05:09:46Z

Mervap: Ссылка на основную статью

2020-11-28T22:53:48Z

Ссылка на основную статью

Mervap: /* Пример на языке R */

2020-11-28T22:48:26Z

‎Пример на языке R

Mervap: Лишняя ссылка

2020-11-28T22:47:09Z

Лишняя ссылка

Mervap: Лишняя ссылка, лишний раздер

2020-11-28T22:46:50Z

Лишняя ссылка, лишний раздер

46.151.9.162: Пример кода на R

2020-11-28T22:45:40Z

Пример кода на R

88.201.139.47: /* Матричные обозначения */ Изменил индекс последнего члена вектора коэффициентов с l на n

2020-02-25T11:58:00Z

‎Матричные обозначения: Изменил индекс последнего члена вектора коэффициентов с l на n

88.201.139.47: /* Матричные обозначения */ Неправильные индексы первого признака последнего объекта матрицы объектов-признаков

2020-02-25T11:46:57Z

‎Матричные обозначения: Неправильные индексы первого признака последнего объекта матрицы объектов-признаков

91.215.123.110: /* Пример кода для Scikit-learn */

2019-04-09T00:04:28Z

‎Пример кода для Scikit-learn

← Предыдущая		Версия 16:24, 4 сентября 2022
Строка 1:		Строка 1:
−	~~{\| class="wikitable" align="center" style="color: red; background-color: black; font-size: 56px; width: 800px;"~~
−	\|+
−	~~\|-align="center"~~
−	~~\|'''НЕТ ВОЙНЕ'''~~
−	~~\|-style="font-size: 16px;"~~
−	\|
−	24 февраля 2022 года российское руководство во главе с Владимиром Путиным развязало агрессивную войну против Украины. В глазах всего мира это военное преступление совершено от лица всей страны, всех россиян.
−
−	Будучи гражданами Российской Федерации, мы против своей воли оказались ответственными за нарушение международного права, военное вторжение и массовую гибель людей. Чудовищность совершенного преступления не оставляет возможности промолчать или ограничиться пассивным несогласием.
−
−	Мы убеждены в абсолютной ценности человеческой жизни, в незыблемости прав и свобод личности. Режим Путина — угроза этим ценностям. Наша задача — обьединить все силы для сопротивления ей.
−
−	Эту войну начали не россияне, а обезумевший диктатор. И наш гражданский долг — сделать всё, чтобы её остановить.
−
−	~~''Антивоенный комитет России''~~
−	~~\|-style="font-size: 16px;"~~
−	\|Распространяйте правду о текущих событиях, оберегайте от пропаганды своих друзей и близких. Изменение общественного восприятия войны - ключ к её завершению.
−	~~\|-style="font-size: 16px;"~~
−	\|[https://meduza.io/ meduza.io], [https://www.youtube.com/c/popularpolitics/videos Популярная политика], [https://novayagazeta.ru/ Новая газета], [https://zona.media/ zona.media], [https://www.youtube.com/c/MackNack/videos Майкл Наки].
−	\|}
−
	'''Линейная регрессия''' (англ. ''linear regression'') — метод восстановления зависимости одной (объясняемой, зависимой) переменной <tex> y </tex> от другой или нескольких других переменных (факторов, регрессоров, независимых переменных) <tex> x </tex> с линейной функцией зависимости. Данный метод позволяет предсказывать значения зависимой переменной <tex> y </tex> по значениям независимой переменной <tex> x </tex>.		'''Линейная регрессия''' (англ. ''linear regression'') — метод восстановления зависимости одной (объясняемой, зависимой) переменной <tex> y </tex> от другой или нескольких других переменных (факторов, регрессоров, независимых переменных) <tex> x </tex> с линейной функцией зависимости. Данный метод позволяет предсказывать значения зависимой переменной <tex> y </tex> по значениям независимой переменной <tex> x </tex>.

← Предыдущая		Версия 05:09, 1 сентября 2022
Строка 1:		Строка 1:
		+	{\| class="wikitable" align="center" style="color: red; background-color: black; font-size: 56px; width: 800px;"
		+	\|+
		+	\|-align="center"
		+	\|'''НЕТ ВОЙНЕ'''
		+	\|-style="font-size: 16px;"
		+	\|
		+	24 февраля 2022 года российское руководство во главе с Владимиром Путиным развязало агрессивную войну против Украины. В глазах всего мира это военное преступление совершено от лица всей страны, всех россиян.
		+
		+	Будучи гражданами Российской Федерации, мы против своей воли оказались ответственными за нарушение международного права, военное вторжение и массовую гибель людей. Чудовищность совершенного преступления не оставляет возможности промолчать или ограничиться пассивным несогласием.
		+
		+	Мы убеждены в абсолютной ценности человеческой жизни, в незыблемости прав и свобод личности. Режим Путина — угроза этим ценностям. Наша задача — обьединить все силы для сопротивления ей.
		+
		+	Эту войну начали не россияне, а обезумевший диктатор. И наш гражданский долг — сделать всё, чтобы её остановить.
		+
		+	''Антивоенный комитет России''
		+	\|-style="font-size: 16px;"
		+	\|Распространяйте правду о текущих событиях, оберегайте от пропаганды своих друзей и близких. Изменение общественного восприятия войны - ключ к её завершению.
		+	\|-style="font-size: 16px;"
		+	\|[https://meduza.io/ meduza.io], [https://www.youtube.com/c/popularpolitics/videos Популярная политика], [https://novayagazeta.ru/ Новая газета], [https://zona.media/ zona.media], [https://www.youtube.com/c/MackNack/videos Майкл Наки].
		+	\|}
		+
	'''Линейная регрессия''' (англ. ''linear regression'') — метод восстановления зависимости одной (объясняемой, зависимой) переменной <tex> y </tex> от другой или нескольких других переменных (факторов, регрессоров, независимых переменных) <tex> x </tex> с линейной функцией зависимости. Данный метод позволяет предсказывать значения зависимой переменной <tex> y </tex> по значениям независимой переменной <tex> x </tex>.		'''Линейная регрессия''' (англ. ''linear regression'') — метод восстановления зависимости одной (объясняемой, зависимой) переменной <tex> y </tex> от другой или нескольких других переменных (факторов, регрессоров, независимых переменных) <tex> x </tex> с линейной функцией зависимости. Данный метод позволяет предсказывать значения зависимой переменной <tex> y </tex> по значениям независимой переменной <tex> x </tex>.

← Предыдущая		Версия 22:53, 28 ноября 2020
Строка 182:		Строка 182:

	===Пример на языке R===		===Пример на языке R===
		+	{{Main\|Примеры кода на R}}

	<font color="gray"># reading data</font>		<font color="gray"># reading data</font>

@@ Строка 182: / Строка 182: @@
 ===Пример на языке R===
   <font color="gray"># reading data</font>
@@ Строка 196: / Строка 195: @@
   plot(data$<strong><font color="#660E7A">y</font></strong>, data$<strong><font color="#660E7A">x</font></strong>)
   lines(data$<strong><font color="#660E7A">y</font></strong>, predict(fit), <font color="#660099">col</font> = <font color="green">'red'</font>)
 ==Применение==

@@ Строка 183: / Строка 183: @@
 ===Пример на языке R===
 ==== Линейная регрессия ====
   <font color="gray"># reading data</font>

← Предыдущая		Версия 22:46, 28 ноября 2020
Строка 207:		Строка 207:

	<font color="gray"># getting summary</font>		<font color="gray"># getting summary</font>
−	~~print(summary(model))~~
−
−	~~==== Логистическая регрессия ====~~
−	~~{{Main\|Логистическая регрессия\|ll=Логистическая регрессия}}~~
−	Логистическая регрессия – это модель регрессии, в которой переменная ответа принимает значения 0 или 1 (True или False). Реализация на языке <code>R</code> представлена в следующем фрагменте:
−
−	~~<font color="gray"># reading data</font>~~
−	~~rdata <- read.csv(<font color="green">"input.csv"</font>, <font color="#660099">sep</font> = <font color="green">','</font>, <font color="#660099">header</font> = FALSE)~~
−
−	~~<font color="gray"># evaluating model</font>~~
−	~~model = glm(<font color="#660099">formula</font> = target ~ x + y + z, <font color="#660099">data</font> = rdata, <font color="#660099">family</font> = binomial)~~
−
−	~~<font color="gray"># printing summary</font>~~
	print(summary(model))		print(summary(model))

@@ Строка 180: / Строка 180: @@
    '''var''' price  = model.classifyInstance(myHouse);
    System.out.printf("predicted price = %s%n", price)
 ==Применение==

@@ Строка 35: / Строка 35: @@
    \alpha_1 \\
    \dots \\
-   \alpha_l
+   \alpha_n
 \end{pmatrix}

@@ Строка 20: / Строка 20: @@
    f_1(x_1) & \dots & f_n(x_1) \\
    \dots & \dots & \dots \\
-   f_n(x_1) & \dots & f_n(x_l)
+   f_1(x_l) & \dots & f_n(x_l)
 \end{pmatrix}
+,

@@ Строка 110: / Строка 110: @@
 * преобразование признаков, чтобы в новом признаковом пространстве признаков оказалось меньше, но они хорошо восстанавливали бы исходные: <br> <tex> f_1, \dots, f_n \rightarrow g_1 \dots, g_m, m \ll n </tex>.
-== Пример кода для Scikit-learn ==
+==Примеры кода==
   '''import''' matplotlib.pyplot '''as''' plt
@@ Строка 151: / Строка 152: @@
 [[Файл: Linear_regression_example.png]]
 ==Применение==