Translation of "least square regression" to Russian language:


  Examples (External sources, not reviewed)

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
(d) Some imbalance has been identified as resulting from the inappropriate use of regression analysis and square root weighting in margin calculations.
d) было выявлено, что отчасти диспропорция обусловлена ненадлежащим применением метода регрессионного анализа и использованием в качестве весов квадратных корней в расчетах разницы.
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.
There remains at least 150 thousand square meters of commercial real estate.
Остается как минимум 150 тысяч кв. метров коммерческой недвижимости.
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.
Well the cost for this is, that is 1 2 times the square difference between what are predicted and the actual value that we observe for Y. Now, this cost function worked fine for linear regression, but here we're interested in logistic regression.
Теперь эта целевая функция будет нормально работать и для линейной регрессии, но здесь мы заинтересованы в логистической регрессии.
Twenty years later, they covered 21,621 square miles, and by 2025 the Indonesian government projects plantations will cover at least 100,000 square miles.
Двадцатью годами позже они покрывают около 56.000 кв.км. и, по прогнозам индонезийского правительства, к 2025 году займут по меньшей мере 260.000.
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.
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.
A similar thing can apply to logistic regression as well.
Нечто подобное можно применить и к логистической регрессии.
So you now know what the hypothesis representation is for logistic regression and we're seeing what the mathematical formula is defining the hypothesis for logistic regression.
Так что теперь вы знаете представление гипотезы для логистической регрессии и мы видим математическую формулу, определяющую гипотезу для 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.
However, compromise should not be used as a synonym for regression.
Однако не следует использовать компромисс в качестве синонима регресса.
Here's to supervised learning problem of fitting a logistic regression model.
Вот задача обучения с учителем, состоящая в определении модели логистической регрессии.
Square
Квадрат
Square
КвадратThird power
Square
Выплывать с нижнего правого угла
Square?
Квадратной?

 

Related searches : Least Squares Regression - Least Square Means - Least Square Method - Least Square Fit - Least Square Estimator - Least Square Algorithm - At Least Square - Least Square Error - Multivariate Regression - Regression Equation - Logit Regression