Wage Modelling & Regression Analysis

Visão geral do projeto

Um estudo de regressão de uma disciplina que combina derivação analítica, descida do gradiente e verificações de reprodutibilidade.

Um estudo de regressão transparente usando dados salariais e um pequeno exemplo derivado de horas extras. Ele conecta derivação analítica, descida de gradiente do zero, dimensionamento de recursos e verificações cruzadas estatísticas. As melhorias comunicadas dizem respeito à convergência computacional e não à generalização preditiva; o exemplo de dois recursos contém apenas dez linhas derivadas.

Por dentro deste projeto

• Implementação de modelos de regressão de origem, interceptação e inclinação e de dois recursos em Python.
• A descrição do projeto no LinkedIn relata a comparação de dez taxas de aprendizado comuns por meio de 20 ajustes determinísticos.
• A descrição do projeto no LinkedIn relata reduções na convergência de 173 para duas iterações e de 401 para 59, dentro das tolerâncias de erro declaradas.
• Objetivas ajustadas cruzadas com referências de mínimos quadrados de formato fechado e Minitab.
• Adicionados testes de reprodutibilidade e proteção com derivações documentadas e fontes de relatórios.

Código-fonte e links