Videó: Mi a regressziós probléma a gépi tanulásban?
2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48
Regressziós probléma, ha a kimeneti változó a igazi vagy folytonos érték, például fizetés ” vagy „súly”. Sok különböző modellek használhatók, a legegyszerűbb a lineáris regresszió. Megpróbálja az adatokat a legjobb hipersíkhoz illeszteni, amely átmegy a pontokon.
Kérdés továbbá, hogy mi a regresszió a gépi tanulásban példával?
Regresszió modelleket használnak a folytonos érték előrejelzésére. Egy ház árának előrejelzése, figyelembe véve a ház jellemzőit, mint például a méret, az ár stb., az egyik gyakori példák nak,-nek Regresszió . Ez egy felügyelt technika.
A fentieken kívül mi az osztályozási probléma a gépi tanulásban? Ban ben gépi tanulás és statisztika, osztályozás az a probléma annak azonosítása, hogy egy kategória (alpopuláció) közül melyikhez tartozik egy új megfigyelés, olyan megfigyeléseket (vagy példányokat) tartalmazó betanító adathalmaz alapján, amelyek kategóriatagsága ismert.
Az emberek azt is kérdezik, mi a különbség a gépi tanulás és a regresszió között?
Sajnos itt van a hasonlóság regresszió között osztályozással szemben gépi tanulás véget ér. A fő a különbség köztük ezek az, hogy a kimeneti változó in regresszió numerikus (vagy folytonos), míg az osztályozásnál kategorikus (vagy diszkrét).
A gépi tanulás csak regresszió?
Lineáris regresszió határozottan használható algoritmus gépi tanulás . Gépi tanulás gyakran sokkal több magyarázó változót (jellemzőt) foglal magában, mint a hagyományos statisztikai modellek. Talán több tucat, néha akár több száz is, amelyek közül néhány kategorikus, sokszintű változó lesz.
Ajánlott:
Mi az általánosítási hiba a gépi tanulásban?
A gépi tanulás és a statisztikai tanuláselmélet felügyelt tanulási alkalmazásaiban az általánosítási hiba (más néven mintán kívüli hiba) annak mértéke, hogy egy algoritmus milyen pontosan képes előrejelezni a korábban nem látott adatok kimeneti értékeit
Mi az a modellsodródás a gépi tanulásban?
A Wikipédiából, a szabad enciklopédiából. A prediktív analitikában és a gépi tanulásban a koncepciósodródás azt jelenti, hogy a célváltozó statisztikai tulajdonságai, amelyeket a modell próbál megjósolni, idővel előre nem látható módon változnak. Ez problémákat okoz, mivel az előrejelzések az idő múlásával egyre kevésbé pontosak
Mi a keretrendszer a gépi tanulásban?
Mi az a gépi tanulási keretrendszer. A Machine Learning Framework olyan interfész, könyvtár vagy eszköz, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy könnyebben és gyorsabban építsenek gépi tanulási modelleket anélkül, hogy belemennének az alapul szolgáló algoritmusok kavicsaiba
Mit jelent a modell bevezetése a gépi tanulásban?
Mi az a modellbevezetés? A telepítés az a módszer, amellyel egy gépi tanulási modellt integrálhat egy meglévő termelési környezetbe, hogy adatokon alapuló gyakorlati üzleti döntéseket hozhasson
Mi a funkciócsökkentés a gépi tanulásban?
A funkciócsökkentés használatának célja azon szolgáltatások (vagy változók) számának csökkentése, amelyeket a számítógépnek fel kell dolgoznia a funkciójának ellátásához. A funkciócsökkentés a dimenziók számának csökkentésére szolgál, így az adatok kevésbé ritkák és statisztikailag szignifikánsabbak a gépi tanulási alkalmazások számára