Video: Ano ang problema sa regression sa machine learning?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Ang problema sa regression ay kapag ang output variable ay a totoo o tuloy-tuloy na halaga, gaya ng “ suweldo ” o “timbang”. marami maaaring gamitin ang iba't ibang mga modelo, ang pinakasimpleng ay ang linear regression. Sinusubukan nitong magkasya ang data sa pinakamahusay na hyper-plane na dumadaan sa mga puntos.
Ang tanong din, ano ang regression sa machine learning na may halimbawa?
Regression Ang mga modelo ay ginagamit upang mahulaan ang isang tuluy-tuloy na halaga. Ang paghula ng mga presyo ng isang bahay dahil sa mga tampok ng bahay tulad ng laki, presyo atbp ay isa sa mga karaniwan mga halimbawa ng Regression . Ito ay isang pinangangasiwaang pamamaraan.
Bukod sa itaas, ano ang problema sa pag-uuri sa machine learning? Sa machine learning at mga istatistika, pag-uuri ay ang problema ng pagtukoy kung alin sa isang hanay ng mga kategorya (mga sub-populasyon) kabilang ang isang bagong obserbasyon, batay sa isang set ng pagsasanay ng data na naglalaman ng mga obserbasyon (o mga pagkakataon) na kilala ang pagiging miyembro ng kategorya.
Nagtatanong din ang mga tao, ano ang pagkakaiba ng machine learning at regression?
Sa kasamaang palad, mayroong kung saan ang pagkakatulad sa pagitan ng regression laban sa pag-uuri machine learning nagtatapos. Pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng ang mga ito ay ang output variable sa regression ay numerical (o tuloy-tuloy) habang ang para sa pag-uuri ay kategorya (o discrete).
Regression lang ba ang machine learning?
Linear regression ay tiyak na isang algorithm na maaaring magamit sa machine learning . Pag-aaral ng makina kadalasang nagsasangkot ng mas maraming nagpapaliwanag na mga variable (mga tampok) kaysa sa mga tradisyonal na istatistikal na modelo. Marahil ay dose-dosenang, kung minsan kahit na daan-daan sa kanila, ang ilan sa mga ito ay magiging mga kategoryang variable na may maraming antas.
Inirerekumendang:
Ano ang error sa generalization sa machine learning?
Sa pinangangasiwaang mga application sa pag-aaral sa machine learning at statistical learning theory, ang generalization error (kilala rin bilang out-of-sample error) ay isang sukatan kung gaano katumpak ang isang algorithm na mahulaan ang mga value ng resulta para sa dati nang hindi nakikitang data
Ano ang machine learning gamit ang Python?
Panimula Sa Machine Learning gamit ang Python. Ang machine learning ay isang uri ng artificial intelligence (AI) na nagbibigay sa mga computer ng kakayahang matuto nang hindi tahasang nakaprograma. Nakatuon ang machine learning sa pagbuo ng Mga Computer Program na maaaring magbago kapag nalantad sa bagong data
Ano ang dapat kong matutunan para sa machine learning?
Mas mainam kung matuto ka nang higit pa tungkol sa sumusunod na paksa nang detalyado bago mo simulan ang pag-aaral ng machine learning. Teorya ng Probability. Linear Algebra. Teoryang Graph. Teorya ng Optimization. Pamamaraan ng Bayesian. Calculus. Multivariate Calculus. At mga programming language at database tulad ng:
Ano ang machine learning sa artificial intelligence?
Ang machine learning (ML) ay ang sangay ng agham na nakatuon sa pag-aaral ng mga algorithm at istatistikal na modelo na ginagamit ng mga computer system upang magsagawa ng isang partikular na gawain nang hindi gumagamit ng tahasang mga tagubilin, na umaasa sa mga pattern at hinuha sa halip. Ito ay nakikita bilang isang subset ng artificial intelligence
Ano ang model drift sa machine learning?
Mula sa Wikipedia, ang malayang ensiklopedya. Sa predictive analytics at machine learning, ang concept drift ay nangangahulugan na ang mga istatistikal na katangian ng target na variable, na sinusubukang hulaan ng modelo, ay nagbabago sa paglipas ng panahon sa mga hindi inaasahang paraan. Nagdudulot ito ng mga problema dahil nagiging hindi gaanong tumpak ang mga hula habang lumilipas ang oras