2025 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2025-01-22 17:29
რეგრესია არის ML ალგორითმი, რომელიც შეიძლება გაწვრთნას რეალური დანომრილი შედეგების პროგნოზირებისთვის; როგორიცაა ტემპერატურა, აქციების ფასი და ა.შ. რეგრესია დაფუძნებულია ჰიპოთეზაზე, რომელიც შეიძლება იყოს წრფივი, კვადრატული, პოლინომიური, არაწრფივი და ა.შ. ჰიპოთეზა არის ფუნქცია, რომელიც ეფუძნება ზოგიერთ ფარულ პარამეტრს და შეყვანის მნიშვნელობებს.
შემდგომში, შეიძლება ასევე იკითხოთ, რა არის რეგრესია მანქანათმცოდნეობაში მაგალითით?
რეგრესია მოდელები გამოიყენება უწყვეტი მნიშვნელობის პროგნოზირებისთვის. სახლის ფასების პროგნოზირება სახლის მახასიათებლების გათვალისწინებით, როგორიცაა ზომა, ფასი და ა.შ. ერთ-ერთი გავრცელებულია მაგალითები დან რეგრესია . ეს არის კონტროლირებადი ტექნიკა.
მეორეც, არის თუ არა რეგრესია მანქანური სწავლება? Რეგრესიული ანალიზი შედგება კომპლექტისაგან მანქანათმცოდნეობა მეთოდები, რომლებიც საშუალებას გვაძლევს ვიწინასწარმეტყველოთ უწყვეტი შედეგის ცვლადი (y) ერთი ან რამდენიმე პროგნოზირებადი ცვლადის (x) მნიშვნელობის საფუძველზე. მოკლედ, მიზანი რეგრესია მოდელი არის მათემატიკური განტოლების აგება, რომელიც განსაზღვრავს y-ს, როგორც x ცვლადის ფუნქციას.
ამის გათვალისწინებით, რა არის ML კლასიფიკაცია?
მანქანურ სწავლასა და სტატისტიკაში, კლასიფიკაცია არის პრობლემა იდენტიფიცირების კატეგორიებიდან (ქვეპოპულაციების) ნაკრებიდან რომელს ეკუთვნის ახალი დაკვირვება, მონაცემთა სასწავლო ნაკრების საფუძველზე, რომელიც შეიცავს დაკვირვებებს (ან შემთხვევებს), რომელთა კატეგორიის წევრობა ცნობილია.
რა განსხვავებაა კლასიფიკაციასა და რეგრესიას შორის?
რეგრესია და კლასიფიკაცია კლასიფიცირებულია ზედამხედველობითი მანქანური სწავლის იმავე ქოლგის ქვეშ. Მთავარი შორის განსხვავება მათში არის გამომავალი ცვლადი რეგრესია არის რიცხვითი (ან უწყვეტი) ხოლო რომ for კლასიფიკაცია არის კატეგორიული (ან დისკრეტული).
გირჩევთ:
რა არის w3c რა არის Whatwg?
Web Hypertext Application Technology Working Group (WHATWG) არის HTML და მასთან დაკავშირებული ტექნოლოგიების განვითარებაში დაინტერესებული ადამიანების საზოგადოება. WHATWG დაარსდა Apple Inc.-ის, Mozilla Foundation-ის და Opera Software-ის, წამყვანი ვებ ბრაუზერების მომწოდებლების მიერ 2004 წელს
რა არის დარეგულირებული ხაზოვანი რეგრესია?
რეგულარიზაცია. ეს არის რეგრესიის ფორმა, რომელიც ზღუდავს/არეგულირებს ან ამცირებს კოეფიციენტების შეფასებას ნულამდე. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ეს ტექნიკა ხელს უშლის უფრო რთული ან მოქნილი მოდელის სწავლას, რათა თავიდან იქნას აცილებული ზედმეტი მორგების რისკი. ხაზოვანი რეგრესიის მარტივი მიმართება ასე გამოიყურება
შეგიძლიათ გააკეთოთ რეგრესია ტაბლეტში?
წრფივი რეგრესია არის დამოკიდებულ ცვლადს (y) და ერთ ან მეტ განმარტებით ცვლადს (x) შორის კავშირის დემონსტრირების საშუალება. ამიტომ, Tableau-ში წრფივი რეგრესიის გამოსათვლელად, ჯერ უნდა გამოთვალოთ დახრილობა და y-კვეთა
როგორ მუშაობს ბაიესის რეგრესია?
ბაიესის თვალსაზრისით, ჩვენ ვაყალიბებთ წრფივ რეგრესიას ალბათობის განაწილების გამოყენებით და არა წერტილოვანი შეფასებების გამოყენებით. ბაიესის ხაზოვანი რეგრესიის მოდელი ნორმალური განაწილებიდან მიღებული პასუხით არის: გამომავალი, y გენერირებულია ნორმალური (გაუსური) განაწილებიდან, რომელიც ხასიათდება საშუალო და დისტრიბუციით
არის თუ არა გადაწყვეტილების ხე რეგრესია?
გადაწყვეტილების ხე - რეგრესია. გადაწყვეტილების ხე აშენებს რეგრესიის ან კლასიფიკაციის მოდელებს ხის სტრუქტურის სახით. ყველაზე მაღალი გადაწყვეტილების კვანძი ხეში, რომელიც შეესაბამება საუკეთესო პროგნოზს, რომელსაც ეწოდება root კვანძი. გადაწყვეტილების ხეებს შეუძლიათ გაუმკლავდნენ როგორც კატეგორიულ, ასევე ციფრულ მონაცემებს