Archives par mot-clé : linear regression

Gradient Descent Algorithm : Explications et Implémentation en Python

de | 15 mai 2017

Dans cet article, on verra comment fonctionne L’algorithme de Gradient (Gradient Descent Algorithm) pour calculer les modèles prédictifs. Depuis quelques temps maintenant, je couvrais la régression linéaire, univariée, multivariée, et polynomiale. Tout au long de ces articles, je parlais de fonction/modèle prédictif. Mais je ne m’étais jamais attardé à expliquer comment se calcule la fonction de prédiction… Lire la suite »

Multivariate Regression : Faire des prédictions avec plusieurs variables prédictives

de | 26 avril 2017

Lors de mon précédent article, je vous ai montré comment implémenter la régression linéaire en utilisant une seule variable prédictive. Toutefois, une variable cible est généralement prédite non seulement avec une seule variable prédictive mais avec plusieurs. Dans ce cas, on parle de  Multivariate Regression (régression linéaire multivariée). Dans cet article, on en implémentera une en utilisant… Lire la suite »

Régression linéaire en Python par la pratique

de | 18 avril 2017

Dans cet article, je vais implémenter la régression linéaire univariée (à une variable) en python. Le but est de comprendre cet algorithme sans se noyer dans les maths régissant ce dernier. Il s’agit d’un algorithme d’apprentissage supervisé de type régression. Les algorithmes de régression permettent de prédire des valeurs continues à partir des variables prédictives. Prédire le prix d’une maison… Lire la suite »