Eine Vorgehensweise darüber, wie man ein lineares Regressionsmodell in Python implementieren kann, ohne dass Bibliotheken für maschinelles Lernen verwendet werden, um ein detaillierteres Verständnis dafür zu erlangen, wie die zugrunde liegende Mathematik funktioniert
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Bei all der Aufregung und Energie um AI ist es leicht, alle grundlegenden Mathematik und Technologie aus den Augen zu verlieren, die es zum Leben erwecken. Als Fachmann in diesem Bereich können Sie Ihr Verständnis dieser zugrunde liegenden Techniken erheblich verbessern oder erneuern, indem Sie ein Modell ohne Verwendung von Bibliotheken für maschinelles Lernen wie Sklearn, Tensorflow, Pytorch und vielem mehr kodieren.
Dies hat mich dazu inspiriert, eine neue Serie namens DIY AI zu gründen. Wir werden in verschiedene maschinenlernende Modelle eintauchen und sie von Grund auf aufbauen. Am Ende jedes Artikels strebe ich an den Leser, dass der Leser ein äußerst ausführliches und grundlegendes Verständnis der Modelle verabreicht, die wir täglich als Datenfachleute erstellen und verwenden. Lassen Sie uns die Dinge mit beginnen Mehrere lineare Regression.