В этом методе предполагается, что столбец, над которым вы работаете, должен быть нормально распределен. 95% населения находится в пределах μ ± 2σ. 99% населения находится в пределах µ ± 3σ. Если какие-либо значения лежат за пределами этих границ μ ± 3σ. Вы можете рассматривать это как выброс. Сначала вы узнаете, нормально ли распределяются данные или нет; если да, то вы найдете диапазон μ ± 3σ. Вы считаете все строки за пределами этого диапазона выбросами. Вам может быть..

Предварительные условия Основная линейная алгебра Исчисление (частные производные) Питон (NumPy) Ссылка на репозиторий для кода/заметок https://github.com/ramanthind02/Machine_learning_from_scratch_Linear_Regrade Введение в линейную регрессию Линейная регрессия в двух измерениях — это просто рисование линии наилучшего соответствия на графике данных, что вы, возможно, уже делали в средней школе по математике и физике. Я хочу прояснить, что машинное обучение — это всего лишь..

Термин регрессия означает попытку найти и проанализировать взаимосвязь между одной зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. В линейной регрессии у нас есть одна зависимая переменная или целевая переменная и одна независимая переменная. Независимые переменные — это переменные признаков, по которым прогнозируется целевая переменная. Например, предположим, что мы пытаемся предсказать цену дома. Существуют различные факторы, которые могут увеличивать или..

Обзор Что такое машинное обучение? «Область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования» — Артур Сэмюэл, 1959 г. Машинное обучение — это часть ИИ. ИИ уже создал огромную ценность в индустрии программного обеспечения. Еще предстоит создать за пределами индустрии программного обеспечения, такой как розничная торговля, путешествия, транспорт, автомобилестроение и производство материалов. Почему сегодня так широко используется машинное..