Giriş:
Makine Öğreniminde 3 tür mevcuttur: Denetimli , Denetimsiz ve Pekiştirmeli öğrenme. Doğrusal Regresyon, Denetimli öğrenme altında kategorize edilebilir.
Bağımsız değişkenin geçmiş verilerini bildiğimizde, Denetimli öğrenme adı verilen 'y'nin (bağımlı değişken) değerini bulabiliriz .
Örnek: Bağımsız değişken "x" ve Bağımlı değişken "y" x1 = Yaş, x2 = Gelir & x3 = Bina Yaşı olsun. Evin fiyatı olan y'yi tahmin etmemiz gerekiyor. Bu süreç, Denetimli öğrenmede gerçekleştirilir.
Şimdi konumuza gelince Doğrusal "düz çizgi", Regresyon ise "2 nokta arasındaki ilişki" anlamına geliyor. Dolayısıyla Doğrusal Regresyon, iki nokta arasındaki ilişkiyi tahmin etmeye çalışan düz bir çizgi olarak ifade edilebilir. Bu iki yolla gerçekleştirilebilir: 1. En Küçük Karelerin Toplamı ve 2. Gradyan İniş tekniğinin kullanılması . Bu yazıda En Küçük Kareler Toplamı yöntemini kullanarak doğrusal regresyonu detaylı olarak göreceğiz.
Algoritmaya girmeden önce, düz bir doğru için eğim, kesişim ve denklemin ne olduğunu bilmemiz gerekir.
Eğim , doğrunun dikliği olarak ifade edilebilir, matematiksel olarak Y'deki X'e göre değişimdir. X = 2'de değişiklik ve Y = 1'de değişiklik ise, eğim Y'deki değişim / X'deki değişim 2 / 1 = 2
Kesişim , Y eksenini karşılayan herhangi bir çizgidir.
Düz bir çizginin denklemi y = mx + c'dir, burada " m " eğimdir ve " c " kesişimdir, " x " bağımsız değişken ve " y " bağımlı değişken veya modeldir.
Hedef basit Doğrusal Regresyon “bulmaktır en uygun çizgi ”. Verilen her x değeriyle y değerlerinin en iyi tahminlerinden oluşan doğru.
Kareler Toplamı ile doğrusal regresyon 2 şekilde gerçekleştirilir:
Sorun : Sıradaki bir sonraki kişinin boyunu tahmin etmemiz gerekiyor
Yukarıdaki veri setinde, çalışabileceğimiz yalnızca 1 değişkenimiz var, bu "yükseklik". Şimdi, kilolarını / değerini tahmin edemeyeceğimiz diğer faktörleri bilmeden, sonraki kişilerin boylarını tahmin etmemiz gerekiyor. Bu nedenle, değeri yukarıdaki verilerin ortalaması ile değiştirmemiz gerekir .
Ortalama 153, yani bir sonraki kişinin tahmin edilen değeri / boyu 153 olacaktır.
Şimdi SSE [Toplam Hataların Karesi] adlı başka bir metrik hakkında bilgi edinmemiz gerekiyor
Gerçek veri noktalarının ortalamadan ne kadar farklı olduğu [Gerçek değer - Öngörülen değer]. Farkı hesaplamalı, karesini almalı ve toplamalıyız.
Böylece her zaman tavsiye edilir ortalama gitmek için, tahmin uğraştığımız eğer gelecek değerini bir değişkene .
Şimdi İki Değişkenli Doğrusal Regresyon hakkında bilgi edinelim:
Problem : Bir sonraki kişinin boyunu tahmin etmemiz gerekiyor.
Şimdi tahmin edilen değer, önceki değerden 1,346 kat artacaktır. 87.876'nın kesilmesi gerçek dünyada hiçbir anlam ifade etmiyor, bu yüzden şimdilik ihmal edilebilir.
Dolayısıyla, örnek verilerimizden minimum SSE 47.17'dir . Gelecekteki değerimizi tahmin etmek için " en uygun çizgi " Y¡ ^ = 1.346x + 87.876'dır
Sonuç: Veri setinde bir ve iki değişken olduğu için gelecekteki değerleri excel kullanarak kolayca tahmin ettik. Gerçek dünyada veri seti 1000'den fazla satır ve sütuna sahip olabilir, bu durumda hatanın minimum olduğu satırı bulmak bizim için zor olacaktır. Büyük veri kümesi için işlemi kolaylaştırmak amacıyla genellikle Gradient Descent adlı bir optimizasyon algoritması kullanılır.
Bununla bu makalenin sonuna geldik! :)
Mutlu Öğrenmeler! 🙂
Lütfen Doğrusal Regresyon Bölüm II, Gradyan İniş yaklaşımı olan bir sonraki yazımı bekleyin
Makine öğrenimi modelleri oluşturmak, en deneyimli veri bilimcilerinin bile sıklıkla hata yaptığı karmaşık bir süreçtir. Makine öğrenimi modellerinizin mümkün olduğunca doğru olmasını istiyorsanız, onları iyileştirmenin yollarının farkında olmanız gerekir.
Makine Öğrenimi Ekonometriyle ve tersine Motivasyonla buluştuğunda Sıradan En Küçük Kareler modeli (OLS), Makine Öğrenimi'nde (ML) merkezi bir yapı taşıdır. OLS, Sosyal Bilimlerde de her yerde kullanılmaktadır.
Torchvision kitaplığının sezgisel bir anlayışı - temel bilgilerden ileri düzeye (Bölüm 1/3) Torchvision nedir? Torchvision, PyTorch ile el ele giden bir Bilgisayar Görüşü kütüphanesidir. Verimli Görüntü ve Video dönüşümleri için yardımcı programlara, yaygın olarak kullanılan bazı önceden eğitilmiş modellere ve bazı veri setlerine sahiptir (torchvision PyTorch ile birlikte gelmez, ayrı olarak kurmanız gerekecektir.
Torchvision kitaplığının sezgisel bir şekilde anlaşılması - 14 görsel dönüşüm örneğiyle (Bölüm 2/3) Bölüm 1 için (torchvision'daki modüllere giriş), lütfen aşağıdaki bağlantıyı ziyaret edin. Bu makalede, veri kümesi (görüntüler) yüklendikten hemen sonra bir dizi halinde gerçekleştirilebilen basit görüntü dönüştürme işlevlerini deneyeceğiz.
Grafik Sinir Ağları (GNN'ler), grafik verilerinden öğrenmek için standart bir araç kutusu olarak ortaya çıktı. GNN'ler, içerik önerisi veya ilaç keşfi gibi farklı alanlarda yüksek etkili sorunlar için iyileştirmeler sağlayabilir.
Bir önceki yazımda, blob algılama ve bağlantılı bileşenlere dayalı olarak ilgilenilen nesneleri nasıl tanımlayacağımızı öğrendik. Bununla birlikte, belirli ilgi çekici nesneleri görüntülerimizden ayırmamız gereken zamanlar olacaktır.