zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Công Nghệ Thông Tin

» Cơ sở dữ liệu

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Linear regression - Trịnh Tấn Đạt

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:64

Báo xấu

14
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Linear regression, chương này trình bày những nội dung về: khái niệm hồi qui tuyến tính (linear regression); hồi qui tuyến tính đơn biến; hồi qui tuyến tính đa biến; phương pháp ước lượng tham số; các mở rộng; linear regression dùng gradient descent;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Linear regression - Trịnh Tấn Đạt

Trịnh Tấn Đạt Khoa CNTT – Đại Học Sài Gòn Email: trinhtandat@sgu.edu.vn Website: https://sites.google.com/site/ttdat88/
Nội dung  Khái niệm hồi qui tuyến tính (Linear Regression)  Hồi qui tuyến tính đơn biến  Hồi qui tuyến tính đa biến  Phương pháp ước lượng tham số  Các mở rộng  Linear Regression dùng Gradient Descent  Câu hỏi và bài tập
Linear Regression  Hồi quy tuyến tính:  Là phương pháp học máy có giám sát đơn giản, được sử dụng để dự đoán (predict) giá trị đầu ra (liên tục, dạng số).  Là phương pháp dựa trên thống kê để thiết lập mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một nhóm tập hợp các biến độc lập.
Linear Regression  Ví dụ:
Linear Regression  Ví dụ:
Linear Regression  Ví dụ:
Linear Regression  Ví dụ: Quan sát
Linear Regression  Ví dụ:
Linear Regression  Ví dụ:
Simple Linear Regression  Giả thuyết: Output Y và input X có mối quan hệ tuyến tính như sau trong đó
Simple Linear Regression  Ta cần ước lượng giá trị β0 và β1 . ˆ ˆ  Chọn  0 và  1 sao cho mô hình khớp tốt nhất ( good fit) đối với tập huấn luyện
Simple Linear Regression  Ví dụ: đường sấp xỉ nào tốt nhất
Simple Linear Regression  Bình phương tối thiểu  Lỗi bình phương trung bình (Mean squared error):
Simple Linear Regression  Phương pháp ước lượng tham số :  Solution:  Hệ số dốc của đường thẳng
Simple Linear Regression  Hệ số chặn của đường thẳng trong đó
Simple Linear Regression  Ví dụ: khi thay đổi 1 kg của X, giá của Y thay đổi 0.553$
Simple Linear Regression  Ví dụ:
Linear Regression  Hồi quy tuyến tính đa biến
Linear Regression  Phương pháp ước lượng tham số:
Linear Regression  Solution:

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.