Regresi Linear
Pelajaran 16 dari 19 dalam kursus Pengantar Machine Learning di Coddy.
Regresi Linear adalah salah satu algoritma paling mendasar dalam machine learning untuk memprediksi variabel kontinu. Metode ini menjadi pilihan utama untuk memperkirakan hubungan antarvariabel dan membuat prakiraan. Baik kamu memprediksi harga rumah, tren pasar saham, maupun suhu, regresi linear dapat memberikan wawasan tentang korelasi antarvariabel ini.
Sumber: wikipedia
Regresi linear berupaya memodelkan hubungan antara dua variabel atau lebih dengan mencocokkan persamaan linear pada data yang diamati. Satu variabel dianggap sebagai variabel penjelas (independen), sedangkan variabel lainnya dianggap sebagai variabel dependen.
Bentuk paling sederhana dari persamaan regresi linear dengan satu variabel dependen dan satu variabel independen didefinisikan sebagai berikut:
- Alpha menunjukkan titik potong dengan sumbu y
- Beta menunjukkan kemiringan
Uji dirimuPelajaran ini berisi kuis singkat. Mulai pelajarannya untuk menjawab kuis dan melacak progresmu.
Uji dirimuPelajaran ini berisi kuis singkat. Mulai pelajarannya untuk menjawab kuis dan melacak progresmu.
Uji dirimuPelajaran ini berisi kuis singkat. Mulai pelajarannya untuk menjawab kuis dan melacak progresmu.
Tantangan
MudahBuat fungsi bernama linear_equation yang menerima list yang mewakili sebuah titik data dan list yang mewakili koefisien persamaan linear.
fungsi tersebut mengembalikan output persamaan linear.
Contohnya
- jika
n = 2, maka jumlah koefisiennya dua:y = b[0] + b[1]*x[1] - jika
n = 3, maka jumlah koefisiennya tiga:y = b[0] + b[1]*x[1] + b[2]*x[2]
Coba sendiri
def linear_equation(coef, x):
# Tulis kodemu di siniSemua pelajaran di Pengantar Machine Learning
Latihan sendiri: Compiler Python online