Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Leer Lineaire Regressie met N Kenmerken | Meervoudige Lineaire Regressie
Lineaire Regressie Met Python
course content

Cursusinhoud

Lineaire Regressie Met Python

Lineaire Regressie Met Python

1. Eenvoudige Lineaire Regressie
2. Meervoudige Lineaire Regressie
3. Polynomiale Regressie
4. Het Beste Model Kiezen

book
Lineaire Regressie met N Kenmerken

N-Feature Lineaire Regressievergelijking

Zoals we hebben gezien, is het toevoegen van een nieuwe feature aan het lineaire regressiemodel eenvoudig door deze samen met de nieuwe parameter aan de vergelijking van het model toe te voegen. Op deze manier kunnen we veel meer dan twee parameters toevoegen.

Note
Opmerking

Beschouw n als een geheel getal groter dan twee.

Normale Vergelijking

Het enige probleem is de visualisatie. Als we twee parameters hebben, moeten we een 3D-plot maken. Maar als we meer dan twee parameters hebben, zal de plot meer dan driedimensionaal zijn. We leven echter in een driedimensionale wereld en kunnen ons geen hogere-dimensionale plots voorstellen. Het is echter niet noodzakelijk om het resultaat te visualiseren. We hoeven alleen de parameters te vinden zodat het model werkt. Gelukkig is het relatief eenvoudig om deze te vinden. De vertrouwde Normale Vergelijking zal ons helpen:

X̃-matrix

Let op dat alleen de -matrix is veranderd. Je kunt de kolommen van deze matrix zien als elk verantwoordelijk voor hun eigen β-parameter. De volgende video legt uit wat ik bedoel.

De eerste kolom met enen is nodig om de β₀-parameter te bepalen.

question mark

Kies de ONJUISTE uitspraak.

Select the correct answer

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 2. Hoofdstuk 2

Vraag AI

expand

Vraag AI

ChatGPT

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

course content

Cursusinhoud

Lineaire Regressie Met Python

Lineaire Regressie Met Python

1. Eenvoudige Lineaire Regressie
2. Meervoudige Lineaire Regressie
3. Polynomiale Regressie
4. Het Beste Model Kiezen

book
Lineaire Regressie met N Kenmerken

N-Feature Lineaire Regressievergelijking

Zoals we hebben gezien, is het toevoegen van een nieuwe feature aan het lineaire regressiemodel eenvoudig door deze samen met de nieuwe parameter aan de vergelijking van het model toe te voegen. Op deze manier kunnen we veel meer dan twee parameters toevoegen.

Note
Opmerking

Beschouw n als een geheel getal groter dan twee.

Normale Vergelijking

Het enige probleem is de visualisatie. Als we twee parameters hebben, moeten we een 3D-plot maken. Maar als we meer dan twee parameters hebben, zal de plot meer dan driedimensionaal zijn. We leven echter in een driedimensionale wereld en kunnen ons geen hogere-dimensionale plots voorstellen. Het is echter niet noodzakelijk om het resultaat te visualiseren. We hoeven alleen de parameters te vinden zodat het model werkt. Gelukkig is het relatief eenvoudig om deze te vinden. De vertrouwde Normale Vergelijking zal ons helpen:

X̃-matrix

Let op dat alleen de -matrix is veranderd. Je kunt de kolommen van deze matrix zien als elk verantwoordelijk voor hun eigen β-parameter. De volgende video legt uit wat ik bedoel.

De eerste kolom met enen is nodig om de β₀-parameter te bepalen.

question mark

Kies de ONJUISTE uitspraak.

Select the correct answer

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 2. Hoofdstuk 2
some-alt