sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda
ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "linearni regresiji".
Podobni izrazi in sinonimi za
Kliknite za poizvedbo
Širši sorodni izrazi
Izrazi, ki navajajo linearni regresiji med svojimi sorodnimi izrazi, a jih seznam zgoraj ne doseže. Njihova podobnost je nižja od podobnosti zadnjega izraza nad njimi.
Pogosto skupaj z
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
Z uporabo znanja o linearni regresiji, bi lahko ocenili kako dobro se izbrana funkcija prilega podatkom in kako natančne bodo naše napovedi.
Vendar si problem lahko predstavljamo kot problem ocenjevanja koeficientov v linearni regresiji.
V razvoju regresijskega modela smo se osredotočili na uporabo regresije ridge kot učinkovite metode za reševanje težav prekomernega prileganja v linearni regresiji.
V poglavju natančneje opišemo napovedni problem in značilke uporabljene pri linearni regresiji.
V linearni regresiji predpostavimo, da obstaja približno linearen odnos med odvisno spremenljivko in eno ali več pojasnjevalnimi spremenljivkami.
Ugotavljali smo tudi, ali so posamezni parametri v linearni regresiji glede na količino dodane krme.
Temelji na linearni regresiji za prilagajanje kosinusne krivulje, ki se najbolje prilega danim podatkom.
T-statistika je orodje za ocenjevanje statistične pomembnosti posameznih napovednikov v večkratni linearni regresiji.
Stopnja izobrazbe je predstavljala naslednjo neodvisno spremenljivko v naši multipli linearni regresiji.
S spreminjanjem regularizacijskih parametrov pri linearni regresiji nam je uspelo rezultat nekoliko izboljšati od naključnih gozdov.
Regresija ridge je statistična metoda za reševanje problema prekomernega prileganja v linearni regresiji.
Razlaga ocen parametrov v linearni regresiji, ko so nekatere spremenljivke logaritemske transformacije, ni vedno enostavna.
Pričakovali smo, da sta ti dve nagnjenji enakovredni, kar bi pomenilo, da prijetnost ni statistično pomembna niti pri enojni linearni regresiji.
Pri multipli linearni regresiji pa je ena odvisna in dve ali več neodvisnih spremenljivk.
Pri multipli linearni regresiji pa imamo eno odvisno in dve ali več neodvisnih spremenljivk.
Pri multipli linearni regresiji je pomembno, da so vse spremenljivke numerične ali kategorične z le dvema kategorijama.
Pri linearni regresiji ugotavljamo razmerje med spremenljivkama, ki je izraženo z enačbo premice: y = kx + n.
Pri linearni regresiji se bomo omejili zgolj na podatke o pretokih in padavinah.
Pri linearni regresiji pa je naš model premica, za katero želimo, da se podatkom čim bolje prilega.
Pri linearni regresiji pa bi verjetno dobili podoben rešitveni prostor v smeri kontraktilnosti in upornosti, ne pa podajnosti.