Translation of "multivariate regression model" to Russian language:

Dictionary English-Russian

Model - translation :

модель

Multivariate - translation :

многомерный

Multivariate regression model - translation :

многомерная модель регрессии

Regression - translation :

регрессия

Keywords : модель моделью модели Модель образцовым

Examples (External sources, not reviewed)

And, just to give this another name, this is also called multivariate linear regression.	И, только дадим этому другое название, это также называется многомерная (множественная) линейная регрессия.
And if you implement this you will get a working implementation of gradient descent for multivariate linear regression.	И если вы реализуете это, вы получите рабочую реализацию градиентного спуска для многомерной линейной регрессии.
Here's to supervised learning problem of fitting a logistic regression model.	Вот задача обучения с учителем, состоящая в определении модели логистической регрессии.
This model is called linear regression or this, for example, is actually linear regression with one variable, with the variable being x. Predicting all the prices as functions of one variable X. And another name for this model is univariate linear regression.	Она носит название линейной регрессии, или в данном конкретном случае эта линейная регрессия одной переменной, где переменной является X, так как мы предсказываем все цены с помощью одной переменной X.
Multivariate interactive graphics for exploratory data analysis	Многомерные интерактивные графики для исследовательского анализа данных
Back when we were developing the linear regression model, we use the following cost function.	Когда мы ранее разрабатывали модель линейной регрессии, мы использовали следующую функцию затрат (целевую функцию).
Linear Regression	Регрессионный анализ
Linear regression?	Исследовали линейную регрессию?
So are linear regression and logistic regression different algorithms or not?	Так линейная регрессия и логистическая регрессия это различные алгоритмы или нет?
Stagnation means regression.	Застой ведёт к упадку.
Multiple linear regression	А. Множественная линейная регрессия
Regression testing output	Вывод проверки на регрессию
Regression Testing Status	Состояние проверки
Regression is continuous.	Регрессионный анализ, напротив, носит непрерывный характер.
Notable proposals for regression problems are the so called regression error characteristic (REC) Curves and the Regression ROC (RROC) curves.	Среди работ стоит отметить посвященные так называемым REC кривым ( regression error characteristic REC curve ) и RROC кривым ( Regression ROC curves ).
Regression tester for kate	Проверка регрессии в kate
KHTML Regression Testing Utility	Программа проверки KHTML на регрессию
Regression tester for khtml	Проверка регрессии в khtml
This general quantity measurement approach can be based on either a cross commodity or a cross country regression model of trade.	В основу подхода на базе общей количественной оценки можно положить либо многотоварную, либо многострановую регрессионную модель торговли.
By now, you've seen a couple different learning algorithms, linear regression and logistic regression.	К этому моменту вы уже видели пару разных алгоритмов обучения линейную и логистическую регрессии.
In previous videos, we talked about the gradient descent algorithm and talked about the linear regression model and the squared error cost function.	В предыдущих видео мы говорили об алгоритме градиентного спуска, говорили о модели линейной регрессии и среднеквадратичной ошибке в качестве целевой функции (функции затрат)
Failure to adapt amounts to regression.	Неспособность изменяться чревато откатом назад.
GUI for the khtml regression tester	Графический интерфейс для поиска регрессии в khtml
Let's start talking about logistic regression.	Давайте начнем говорить о логистической регрессии.
So, here's our linear regression algorithm.	Вот наш алгоритм линейной регрессии.
With Ole E. Barndorff Nielsen Multivariate dependencies, models, analysis and interpretation (Chapman Hall, 1995).	With Ole E. Barndorff Nielsen Multivariate dependencies, models, analysis and interpretation (Chapman Hall, 1995).
We talked about the fit from data and we even talked about multivariate Gaussians.	Мы говорили о подгонке данных, и мы также говорили о многовариантной кривой Гауса.
But for this specific model of linear regression, the normal equation can give you a alternative that can be much faster, than gradient descent.	Но для этой конкретной модели линейной регрессии, нормальное уравнение может дать вам альтернативу, которая может быть значительно быстрее, чем градиентный спуск.
So that's linear regression with gradient descent.	Итак, это были линейная регрессия с градиентным спуском.
Here's our cost function for logistic regression.	Вот наша целевая функция для логистической регрессии.
And thus, using linear regression this way.	102 00 03 37,070 amp gt 00 03 39,829 И так мы используем линейную регрессию.
We also talked about the regression problem.	Мы также говорили о проблеме регрессии.
Today we'll talk about classification versus regression.	Сегодня мы поговорим о классификации и ее отличии от регрессии.
You might build a linear regression model like this where frontage is your first feature x1 and and depth is your second feature x2, but when you're applying linear regression, you don't necessarily have to use just the features x1 and x2 that you're given.	Вы можете построить модель линейной регрессии, как эта, где ширина фасада это ваш первый параметр х1 и глубина это второй параметр х2, но когда вы применяете линейную регрессию, не обязательно использовать только параметры х1 и х2, данные вам.
That's our gradient descent algorithm, which should be familiar, and you see the linear linear regression model with our linear hypothesis and our squared error cost function.	Это наш алгоритм градиентного спуска, который должен быть вам знаком, и вы видите модель линейной регрессии с нашей линейной гипотезой и нашей среднеквадратичной ошибкой в качестве целевой функции
Our first learning algorithm will be linear regression.	Нашим первым алгоритмом будет линейная рагрессия.
In this video, we talked about polynomial regression.	В этом видео мы поговорили о полиномиальной регрессии.
This regression will take time, but it will happen.	Этот регресс займет некоторое время, однако он произойдет.
Immobility means regression in a dynamic and globalized world.	Иммобилизм же означает регресс в динамичном и глобализированном мире.
learning algorithm, that'll give us our linear regression algorithm.	Это даст нам наш первый обучающийся алгоритм, алгоритм линейной регрессии.
You now know about linear regression and gradient descent.	Теперь вы знаете о линейной регрессии и градиентном спуске.
You now know about linear regression with multiple variables.	Теперь вы знаете о линейной регрессии с многими переменными.
The r2 for the resulting linear regression was 0.55 (fig.	Величина r2 для результирующей линейной регрессии составила 0,55 (график III).
Thrun In this question I quiz you about linear regression.	В этот раз я хотел бы задать вопрос о линейной регрессии.
Right? This was our objective function for the linear regression.	Это был наш критерий выбора для линейной регрессии.

Показать эту страницу на русском языке