Projekt | Beherrschen der Schätzung nichtlinearer Regressionsmodelle

Schätzung nichtlinearer Regressionsmodelle

Anfänger

In diesem Projekt lernen Sie, wie Sie nichtlineare Regression durchführen, um die Potenz p in einer nichtlinearen Beziehung zwischen den Variablen x und y zu finden, wobei y = a * x^p + ε gilt. Die Beziehung zwischen Variablen in realen Beispielen ist oft nichtlinear, und dieses Projekt führt Sie durch den Prozess der Datentransformation, um daraus eine lineare Beziehung zu machen.

Machine Learning

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Einführung

Das lineare Regressionsmodell ist einfach und leicht zu modellieren, aber es verkörpert einige wichtige Grundideen in der Maschinellen Lernen.

Gegeben eine Stichprobe $x=(x_1;x_2;\cdots;x_d)$ mit $d$ Attributen, kann das lineare Modell eine Funktion lernen, die durch die lineare Kombination der Attribute vorherzusagen ist, d.h. $f(x) = w_1\cdot x_1 + w_2 \cdot x_2 + \cdots + w_d \cdot x_d + b + \epsilon$ ,

Hier ist $b + \epsilon$ eine Konstante und $\epsilon$ repräsentiert den Fehlerterm. Da die Attributlänge $d$ ist, wird dieses lineare Modell auch als $d$ -dimensionales lineares Regressionsmodell bezeichnet.

Zum Beispiel ein dreidimensionales lineares Regressionsmodell:

f_{level\_of\_a\_ML\_engineer} = 0.4 x_1 + 0.5 x_2 + 0.1 x_3 + 1.2

Hierbei bedeuten:

$x_1$ die Programmierkenntnisse.
$x_2$ die Algorithmenkenntnisse.
$x_3$ die Kommunikationsfähigkeiten.

In dieser Herausforderung werden wir an einem Problem arbeiten, das mit der linearen Regression zusammenhängt. Die Aufgabe besteht darin, den Exponentenwert $p$ zu finden, der eine gegebene nichtlineare Verteilung in eine lineare umwandelt.