Video: Mis on masinõppe regressiooniprobleem?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-15 23:46
Regressiooniprobleem on siis, kui väljundmuutuja on a päris või pidev väärtus, näiteks palk ” või „kaal”. Palju kasutada saab erinevaid mudeleid, lihtsaim on lineaarne regressioon. See püüab sobitada andmeid parima hüpertasandiga, mis läbib punkte.
Samuti on küsimus, mis on regressioon masinõppes näitega?
Regressioon mudeleid kasutatakse pideva väärtuse ennustamiseks. Maja hindade ennustamine, võttes arvesse maja omadusi, nagu suurus, hind jne, on üks levinumaid näiteid kohta Regressioon . See on juhendatud tehnika.
Lisaks ülaltoodule, mis on masinõppe klassifitseerimisprobleem? sisse masinõpe ja statistika, klassifikatsioon on probleem tuvastada, millisesse kategooriate (alampopulatsioonide) hulka uus vaatlus kuulub, koolitusandmete kogumi põhjal, mis sisaldab vaatlusi (või juhtumeid), mille kategooriasse kuulumine on teada.
Inimesed küsivad ka, mis vahe on masinõppel ja regressioonil?
Kahjuks on seal sarnasus regressiooni vahel versus klassifikatsioon masinõpe lõpeb. Peamine vahet need on see, et väljundmuutuja sisse regressioon on numbriline (või pidev), samas kui klassifitseerimise jaoks on see kategooriline (või diskreetne).
Kas masinõpe on lihtsalt regressioon?
Lineaarne regressioon on kindlasti algoritm, mida saab kasutada masinõpe . Masinõpe hõlmab sageli palju rohkem selgitavaid muutujaid (tunnuseid) kui traditsioonilised statistilised mudelid. Võib-olla kümneid, mõnikord isegi sadu, millest mõned on mitmetasandilised kategoorilised muutujad.
Soovitan:
Mis on masinõppe üldistusviga?
Juhendatud õpperakendustes masinõppes ja statistilises õppimisteoorias on üldistusviga (tuntud ka kui valimiväline viga) mõõt selle kohta, kui täpselt suudab algoritm ennustada varem nähtamatute andmete tulemuste väärtusi
Mida peaksin masinõppe jaoks õppima?
Enne masinõppe õppimise alustamist oleks parem, kui tutvuksite järgmise teemaga üksikasjalikumalt. Tõenäosusteooria. Lineaaralgebra. Graafiteooria. Optimeerimise teooria. Bayesi meetodid. Arvestus. Mitme muutujaga arvutus. Ja programmeerimiskeeled ja andmebaasid nagu:
Mis on masinõppe raamistik?
Mis on masinõppe raamistik. Masinõppe raamistik on liides, teek või tööriist, mis võimaldab arendajatel hõlpsamini ja kiiremini luua masinõppemudeleid, ilma et nad peaksid sattuma aluseks olevate algoritmide keerukesse
Mis on masinõppe analüütika?
Masinõpe on andmeanalüüsi meetod, mis automatiseerib analüütilise mudeli loomise. See on tehisintellekti haru, mis põhineb ideel, et süsteemid saavad andmetest õppida, mustreid tuvastada ja otsuseid teha minimaalse inimese sekkumisega
Milline Azure'i teenus suudab pakkuda masinõppe jaoks suurandmete analüüsi?
Õppetee kirjeldus Microsoft Azure pakub tugevaid teenuseid suurandmete analüüsimiseks. Üks tõhusamaid viise on salvestada oma andmed Azure Data Lake Storage Gen2 ja seejärel töödelda neid Sparki abil Azure Databricksis. Azure Stream Analytics (ASA) on Microsofti teenus reaalajas andmeanalüüsiks