מהי רגרסיית ML?
מהי רגרסיית ML?

וִידֵאוֹ: מהי רגרסיית ML?

וִידֵאוֹ: מהי רגרסיית ML?
וִידֵאוֹ: רגרסיה לינארית מרובה, מבנה ועקרונת המודל 2024, מאי
Anonim

נְסִיגָה הוא ML אלגוריתם שניתן לאמן לחזות פלטים ממוספרים אמיתיים; כמו טמפרטורה, מחיר מניה וכו'. נְסִיגָה מבוססת על השערה שיכולה להיות ליניארית, ריבועית, פולינומית, לא ליניארית וכו'. ההשערה היא פונקציה שמבוססת על כמה פרמטרים נסתרים וערכי הקלט.

לאחר מכן, אפשר גם לשאול, מהי רגרסיה בלמידת מכונה עם דוגמה?

נְסִיגָה מודלים משמשים לניבוי ערך מתמשך. חיזוי מחירים של בית בהתחשב בתכונות הבית כמו גודל, מחיר וכו' הוא אחד הנפוצים דוגמאות שֶׁל נְסִיגָה . זוהי טכניקה מפוקחת.

שנית, האם רגרסיה היא למידת מכונה? ניתוח רגרסיה מורכב מסט של למידת מכונה שיטות המאפשרות לנו לחזות משתנה תוצאה מתמשך (y) בהתבסס על הערך של משתנה מנבא אחד או מרובים (x). בקצרה, המטרה של נְסִיגָה המודל הוא לבנות משוואה מתמטית המגדירה את y כפונקציה של משתני x.

בהתחשב בכך, מהו סיווג ML?

בלמידת מכונה וסטטיסטיקה, מִיוּן היא הבעיה של זיהוי לאיזו מקבוצה של קטגוריות (תתי-אוכלוסיות) שייכת תצפית חדשה, על בסיס מערך הכשרה של נתונים המכילים תצפיות (או מקרים) שהחברות בקטגוריה שלהם ידועה.

מה ההבדל בין סיווג לרגרסיה?

נְסִיגָה ו מִיוּן מסווגים תחת אותה מטריה של למידת מכונה מפוקחת. הראשי הבדל בין הם שמשתנה הפלט ב נְסִיגָה הוא מספרי (או רציף) בעוד שעבור מִיוּן הוא קטגורי (או בדיד).

מוּמלָץ: