Сделать программу на python которое использует машинное обучение (регрессия)

@Slava777999 · Регистрация: 23.10.2017

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Пусть имеется информация о средней сумме продуктовой корзины каждого посетителя магазина и сведения о его ежемесячном доходе. Необходимо определить сумму продуктовой корзины для случайного набора посетителей, если известен размер ежемесячного дохода каждого из этих посетителей.

Регрессия
Регрессия
Задача регрессии заключается в выявлении закономерности между множеством ответов и множеством объектов, которые представляют собой числовые данные. Регрессия относится к классу задач обучения с учителем и может использоваться для различных прогнозов (стоимость ценных бумаг, анализ спроса, медицинские диагнозы и пр.). Существует линейный и полиномиальный алгоритм регрессии. Выбор алгоритма зависит от размера и структуры данных, поэтому необходимо учесть все возможные варианты и рассмотреть преимущества и недостатки каждого алгоритма, и уже после этого отобрать тот, который подходит для решения конкретной задачи.

Линейная регрессия используется, если необходимо смоделировать отношения между одной независимой входной переменной и зависимой выходной переменной. Если входных переменных несколько, а выходная одна – то можно использовать множественную линейную регрессию.

Полиномиальную регрессию стоит использовать только если среди входных переменных могут быть экспоненциальные переменные.

Обычно, в задачах обучения с учителем, опыт представляется в виде множества пар признаков и целевых переменных.

При линейной регрессии признаком является вектор , а целевая переменная – это скаляр .

Самая простая мера качества L для задачи линейной регрессии: , где – оценка реального значения целевой переменной.

Теперь, когда мы имеем задачу, данные и способ оценки модели, нужно определить саму модель:

h – это связь между объектом и ответом, которую будем называть гипотезой. А H – это совокупность всех гипотез, которые представляют собой модель, описанную выше. Алгоритмом обучения в данном случае будет являться выбор конкретной гипотезы, которая является наилучшей с точки зрения меры L. Процесс этого выбора и будет называться алгоритмом обучения:

Рассмотрим более подробно линейный и полиномиальный алгоритмы регрессии.

@passant · 21.03.2019, 13:43

Это, простите, что было? Вы решили нас просветит? Или хвастаетесь тем, что только-что скопипастили из интернет?

@Slava777999 · 21.03.2019, 20:52 **[ТС]**

Пусть имеется информация о средней сумме продуктовой корзины каждого посетителя магазина и сведения о его ежемесячном доходе. Необходимо определить сумму продуктовой корзины для случайного набора посетителей, если известен размер ежемесячного дохода каждого из этих посетителей.
вот сама задача, я попросил написать ее на питоне используя регрессию.

@passant · 21.03.2019, 21:24

А зачем кому-то самому что-то писать, если все уже давно написано. Просто достаточно Google использовать - и ву-а-ля:
https://towardsdatascience.com... 0d95348ac4
https://towardsdatascience.com... a8f7ae2b4f
https://www.listendata.com/201... ython.html
https://towardsdatascience.com... 36c91bf0a2
https://www.youtube.com/watch?... l7&index=8
Или вы работу предлагали? Тогда это в другой раздел форума.

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Управление камерой с помощью скрипта OrbitControls.js на Three.js: Вращение, зум и панорамирование 8Observer8 05.03.2026 Содержание блога Финальная демка в браузере работает на Desktop и мобильных браузерах. Итоговый код: orbit-controls-threejs-js. zip. На мобильном - сканируйте QR-код. Вращайте камеру одним пальцем,. . .	SDL3 для Web (WebAssembly): Синхронизация спрайтов SDL3 и тел Box2D 8Observer8 04.03.2026 Содержание блога Финальная демка в браузере. Итоговый код: finish-sync-physics-sprites-sdl3-c. zip На первой гифке отладочные линии отключены, а на второй включены:. . .	SDL3 для Web (WebAssembly): Идентификация объектов на Box2D v3 - использование userData и событий коллизий 8Observer8 02.03.2026 Содержание блога Финальная демка в браузере. Итоговый код: finish-collision-events-sdl3-c. zip Сканируйте QR-код на мобильном и вы увидите, что появится джойстик для управления главным героем. . . .	Реалии Hrethgir 01.03.2026 Нет, я не закончил до сих пор симулятор. Эта задача сложнее. Не получилось уйти в плавсостав, но оно и к лучшему, возможно. Точнее получалось - но сварщиком в палубную команду, а это значит, в моём. . .
Ритм жизни kumehtar 27.02.2026 Иногда приходится жить в ритме, где дел становится всё больше, а вовлечения в происходящее — всё меньше. Плотный график не даёт вниманию закрепиться ни на одном событии. Утро начинается с быстрых,. . .	SDL3 для Web (WebAssembly): Сборка библиотек: SDL3, Box2D, FreeType, SDL3_ttf, SDL3_mixer и SDL3_image из исходников с помощью CMake и Emscripten 8Observer8 27.02.2026 Недавно вышла версия 3. 4. 2 библиотеки SDL3. На странице официальной релиза доступны исходники, готовые DLL (для x86, x64, arm64), а также библиотеки для разработки под Android, MinGW и Visual Studio. . . .	SDL3 для Web (WebAssembly): Реализация движения на Box2D v3 - трение и коллизии с повёрнутыми стенами 8Observer8 20.02.2026 Содержание блога Box2D позволяет легко создать главного героя, который не проходит сквозь стены и перемещается с заданным трением о препятствия, которые можно располагать под углом, как верхнее. . .	Конвертировать закладки radiotray-ng в m3u-плейлист damix 19.02.2026 Это можно сделать скриптом для PowerShell. Использование . \СonvertRadiotrayToM3U. ps1 <path_to_bookmarks. json> Рядом с файлом bookmarks. json появится файл bookmarks. m3u с результатом. # Check if. . .

@Slava777999 0 / 0 / 0 Регистрация: 23.10.2017 Сообщений: 15

	Сделать программу на python которое использует машинное обучение (регрессия) 21.03.2019, 11:16. Показов 2158. Ответов 3 Метки нет (Все метки) Пусть имеется информация о средней сумме продуктовой корзины каждого посетителя магазина и сведения о его ежемесячном доходе. Необходимо определить сумму продуктовой корзины для случайного набора посетителей, если известен размер ежемесячного дохода каждого из этих посетителей. Регрессия Регрессия Задача регрессии заключается в выявлении закономерности между множеством ответов и множеством объектов, которые представляют собой числовые данные. Регрессия относится к классу задач обучения с учителем и может использоваться для различных прогнозов (стоимость ценных бумаг, анализ спроса, медицинские диагнозы и пр.). Существует линейный и полиномиальный алгоритм регрессии. Выбор алгоритма зависит от размера и структуры данных, поэтому необходимо учесть все возможные варианты и рассмотреть преимущества и недостатки каждого алгоритма, и уже после этого отобрать тот, который подходит для решения конкретной задачи. Линейная регрессия используется, если необходимо смоделировать отношения между одной независимой входной переменной и зависимой выходной переменной. Если входных переменных несколько, а выходная одна – то можно использовать множественную линейную регрессию. Полиномиальную регрессию стоит использовать только если среди входных переменных могут быть экспоненциальные переменные. Обычно, в задачах обучения с учителем, опыт представляется в виде множества пар признаков и целевых переменных. При линейной регрессии признаком является вектор , а целевая переменная – это скаляр . Самая простая мера качества L для задачи линейной регрессии: , где – оценка реального значения целевой переменной. Теперь, когда мы имеем задачу, данные и способ оценки модели, нужно определить саму модель: h – это связь между объектом и ответом, которую будем называть гипотезой. А H – это совокупность всех гипотез, которые представляют собой модель, описанную выше. Алгоритмом обучения в данном случае будет являться выбор конкретной гипотезы, которая является наилучшей с точки зрения меры L. Процесс этого выбора и будет называться алгоритмом обучения: Рассмотрим более подробно линейный и полиномиальный алгоритмы регрессии. 0

@passant 578 / 411 / 69 Регистрация: 09.01.2018 Сообщений: 1,363
	21.03.2019, 13:43
	Это, простите, что было? Вы решили нас просветит? Или хвастаетесь тем, что только-что скопипастили из интернет? 0

@Slava777999 0 / 0 / 0 Регистрация: 23.10.2017 Сообщений: 15
	21.03.2019, 20:52 [ТС]
	Пусть имеется информация о средней сумме продуктовой корзины каждого посетителя магазина и сведения о его ежемесячном доходе. Необходимо определить сумму продуктовой корзины для случайного набора посетителей, если известен размер ежемесячного дохода каждого из этих посетителей. вот сама задача, я попросил написать ее на питоне используя регрессию. 0

@passant 578 / 411 / 69 Регистрация: 09.01.2018 Сообщений: 1,363
	21.03.2019, 21:24
	А зачем кому-то самому что-то писать, если все уже давно написано. Просто достаточно Google использовать - и ву-а-ля: https://towardsdatascience.com... 0d95348ac4 https://towardsdatascience.com... a8f7ae2b4f https://www.listendata.com/201... ython.html https://towardsdatascience.com... 36c91bf0a2 https://www.youtube.com/watch?... l7&index=8 Или вы работу предлагали? Тогда это в другой раздел форума. 0