Lekce 5 - Polynomiální regrese ceny zlata a druhy strojového učení
V minulé lekci, Zjednodušená gradientní metoda optimalizace lineární regrese, jsme se věnovali další metodě lineární regrese. Naše pokusy byly dosud poměrně nepřesné, protože jsme složitou funkci zjednodušovali na pouhou přímku.
Dnes budeme odhadovat polynomiální funkci (grafem této funkce je "zohýbaná" křivka, místo původní rovné přímky). Dále si také vysvětlíme druhy strojového učení.
Polynomiální regrese
Polynomiální regrese funguje stejně jako lineární regrese, ale datům se
snažíme přizpůsobit polynom. Tvar polynomu vypadá následovně, má
n stupňů, kde 1. je lineární:
Stupeň polynomu označuje největší exponent x, v tomto
případě je to n.
Polynomiální regrese se dokáže přizpůsobit datům, které nemají pouze
lineární vztah. To je v praxi většina dat, cena zlata totiž jen neroste
nebo neklesá, ale různě se "ohýbá" v různých částech grafu 
Čím větší stupeň polynomu
zvolíme, tím komplexnější křivce se může přizpůsobit.
Overfitting
Když zvolíme příliš velký stupeň, může se zdát, že křivka se datům dobře přizpůsobila, ale pokud
...konec náhledu článku...
Pokračuj dál
Došel jsi až sem a to je super! Věříme, že ti první lekce ukázaly něco nového a užitečného.
Chceš v kurzu pokračovat? Přejdi do prémiové sekce.
Koupit tento kurz
Obsah článku spadá pod licenci Premium, koupí článku souhlasíš se smluvními podmínkami.
- Neomezený a trvalý přístup k jednotlivým lekcím.
- Kvalitní znalosti v oblasti IT.
- Dovednosti, které ti pomohou získat vysněnou a dobře placenou práci.
Popis článku
Požadovaný článek má následující obsah:
V tutoriálu si představíme polynomiální regresi a porovnáme předpověď ceny zlata s lineární regresí a druhy strojového učení v Pythonu.
Kredity získáš, když podpoříš naši síť. To můžeš udělat buď zasláním symbolické částky na podporu provozu nebo přidáním obsahu na síť.
