Что такое регрессия машинного обучения?
Что такое регрессия машинного обучения?

Видео: Что такое регрессия машинного обучения?

Видео: Что такое регрессия машинного обучения?
Видео: Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника] 2024, Ноябрь
Anonim

Регресс это ML алгоритм, который можно обучить предсказывать реальные нумерованные выходы; например, температура, цена на складе и т. д. Регресс основана на гипотезе, которая может быть линейной, квадратичной, полиномиальной, нелинейной и т. д. Гипотеза - это функция, основанная на некоторых скрытых параметрах и входных значениях.

Впоследствии можно также спросить, что такое регрессия в машинном обучении на примере?

Регресс модели используются для прогнозирования непрерывного значения. Прогнозирование цен на дом с учетом его характеристик, таких как размер, цена и т. Д., Является одним из распространенных Примеры из Регресс . Это контролируемая техника.

Во-вторых, является ли регрессия машинным обучением? Регрессионный анализ состоит из набора машинное обучение методы, которые позволяют нам прогнозировать переменную непрерывного результата (y) на основе значения одной или нескольких переменных-предикторов (x). Вкратце, цель регресс Модель заключается в построении математического уравнения, которое определяет y как функцию переменных x.

Учитывая это, что такое классификация ML?

В машинном обучении и статистике классификация - это проблема определения того, к какой из набора категорий (подгрупп) принадлежит новое наблюдение, на основе обучающего набора данных, содержащих наблюдения (или экземпляры), принадлежность которых к категории известна.

В чем разница между классификацией и регрессией?

Регресс а также классификация относятся к категории машинного обучения с учителем. Главный разница между это то, что выходная переменная в регресс числовой (или непрерывный), а для классификация категоричен (или дискретен).

Рекомендуемые:

Какой лучший язык для машинного обучения?

Какой лучший язык для машинного обучения?

Машинное обучение - это растущая область информатики, и несколько языков программирования поддерживают структуру и библиотеки машинного обучения. Среди всех языков программирования наиболее популярным выбором является Python, за ним следуют C ++, Java, JavaScript и C #

Что мне следует изучить для машинного обучения?

Что мне следует изучить для машинного обучения?

Будет лучше, если вы подробно изучите следующую тему, прежде чем приступить к изучению машинного обучения. Теория вероятности. Линейная алгебра. Теория графов. Теория оптимизации. Байесовские методы. Исчисление. Многомерное исчисление. И языки программирования и базы данных, такие как:

Что лучше для машинного обучения Java или Python?

Что лучше для машинного обучения Java или Python?

Скорость: Java быстрее, чем Python Java в 25 раз быстрее Python. С точки зрения параллелизма Java превосходит Python. Java - лучший выбор для создания больших и сложных приложений для машинного обучения благодаря отличным масштабируемым приложениям

Что такое аналитика машинного обучения?

Что такое аналитика машинного обучения?

Машинное обучение - это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитических моделей. Это ветвь искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека

Что такое алгоритм машинного обучения?

Что такое алгоритм машинного обучения?

Машинное обучение (ML) - это научное исследование алгоритмов и статистических моделей, которые компьютерные системы используют для выполнения конкретной задачи без использования явных инструкций, вместо этого полагаясь на шаблоны и логические выводы. Это рассматривается как подмножество искусственного интеллекта