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World File Search System线性回归
如何引用：Maesya，Aries等。 Al。，（2023）。基于监督学习算法的手机价格预测。国际应用E
摘要 - 移动电话的价格是市场上移动产品成功的最重要因素之一。根据其功能预测手机价格的回归方法可以帮助公司确定新手机的价格。这项研究研究了可显着预测价格并开发模型以使用两种方法预测价格的变量，即线性回归和随机森林方法。该实验使用的数据从Kaggle下载，其中包含145个手机价格和功能。发现，线性回归和随机森林算法可以提供相对良好的手机预测，其MAPE评分低于10％和R2得分以上95％以上。随机森林方法预测价格略好于线性回归。
教学单位的描述 - ISPed
学期：S3 EU负责：Karen Leffondre的ECT数量：6强制 /可选：强制性教学语言：法语前提：在S1和S2目标中看到的流行病学和统计基础知识和S2目标和技能的基础知识，课程旨在使所有学生在软件的统计数据中都具有相同的级别，它们是否来自软件的手术或M1 resfect of the Maniip of the Offect of the Soffect refce of the Maniip of the Manip of the Manip of the Man effect of the M1的M1。学习课程的一般目标：记住分析流行病学数据所需的统计基础，特别是推论，假设和线性回归的原理。启动并加深软件R的使用。学生将能够使用R使用R使用适当的图形和表格的不同类型的数据（连续，分类）来管理数据。系数并以可公开表的形式呈现结果。使用线性回归解释已发表文章的结果。内容描述性统计降压测试简单和多个线性回归使用R软件来操纵和描述数据，假设测试和线性回归。
人工智能/机器学习/数据分析
1. 线性回归与逻辑回归 a) 使用 Boston House 数据集基于多个不同变量预测房价（线性回归） b) 训练模型根据萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度区分不同种类的鸢尾花（逻辑回归） https://www.javatpoint.com/linear-regression-vs-logistic-regression-in-machine- learning#:~:text=Linear%20regression%20is%20used%20to,given%20set%20of %20independent%20variables.&text=Logistic%20regression%20is%20used%20f or%20solving%20Classification%20problems 。 2. 使用 matplotlib 和不同种类的图进行数据可视化。（条形图、散点图、时间序列
经济与金融中的统计机器学习
第1部分 @ 14:30 Mona Azadkia（LSE统计系助理教授）“有条件依赖的简单度量”约翰内斯·鲁夫（Johannes Ruf）（数学，LSE数学系教授）“与线性回归和神经网络进行线性回归和神经网络的对冲” @ 16:45 Valentin Danchev (Assistant Professor in Business Analytics, BAAE - SBM, QMUL) "Building a responsible data science and machine learning workflow" Julius Vainora (Assistant Professor, Faculty of Economics, University of Cambridge) "Latent position-based modeling of parameter heterogeneity" Álvaro Cartea (Professor of Mathematical Finance and Director of the Oxford-Man Institute of Quant Finance,牛津大学）“使用学习算法的欺骗和操纵订单书”
数据科学和genai
•介绍机器学习•监督和不受监督的学习之间的差异•分类和回归之间的差异•机器学习应用•数据科学项目生命周期•线性回归理论•线性回归理论•成本功能•使用梯度下降使用梯度下降的优化梯度解释•梯度解释•模型下降•模型误差•平均正方误差•平均正方误差•多态性误差•多态多态，多态多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态误差，使用Python进行回归•过度拟合，不适合，合适的拟合•逻辑回归•理解逻辑回归一步一步矩阵
基于GPS/ ... div>的基于预测的机器学习的错误校正
摘要。精确的定位对于自动驾驶汽车的安全至关重要因素和有效导航至关重要。这项应用研究研究了机器学习模型的使用，用于估计，预测和纠正全球定位系统（GPS）/惯性测量单元（IMU）在室内和室外应用程序中的本地化。这种正在进行的开发旨在通过利用探索性数据分析（EDA）和实施诸如线性回归，随机森林回归和决策树回归器等模型来提高本地化准确性。评估是用平方误差（MSE）度量进行的，对于决策树，线性回归和随机森林模型，得出1.7069427028104143𝑒-05的值。结果表明，具有最高性能的模型是通过评估平均平方误差（MSE）值来确定的。
2022 年 11 月 2 日 第 1 场 第 2 场 - LNE
N. Farchmin、P. Trunschke、M. Eigel、S. Heidenreich 15:50 通过线性回归方法将抛物线与测试点的两个相关坐标进行匹配 J.Puchalski、ZLWarsza