Video: Šta je problem regresije u mašinskom učenju?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja izmjena: 2023-12-15 23:44
Problem regresije je kada je izlazna varijabla a pravi ili kontinuirana vrijednost, kao što je “ plata ” ili „težina”. Mnogi mogu se koristiti različiti modeli, najjednostavniji je linearna regresija. Pokušava da uskladi podatke sa najboljom hiper-ravninom koja prolazi kroz tačke.
Takođe se postavlja pitanje šta je regresija u mašinskom učenju sa primerom?
Regresija modeli se koriste za predviđanje kontinuirane vrijednosti. Predviđanje cijena kuće s obzirom na karakteristike kuće kao što su veličina, cijena itd. jedno je od uobičajenih primjeri of Regresija . To je tehnika pod nadzorom.
Osim gore navedenog, šta je problem klasifikacije u mašinskom učenju? U mašinsko učenje i statistika, klasifikacija je problem utvrđivanja kojoj od skupa kategorija (podpopulacija) pripada novo zapažanje, na osnovu obučenog skupa podataka koji sadrži zapažanja (ili slučajeve) čije je članstvo u kategoriji poznato.
Ljudi se također pitaju koja je razlika između mašinskog učenja i regresije?
Nažalost, tu je sličnost između regresije naspram klasifikacije mašinsko učenje završava. Glavni razlika između oni su da je izlazna varijabla u regresija je numerička (ili kontinuirana) dok je ona za klasifikaciju kategorička (ili diskretna).
Da li je mašinsko učenje samo regresija?
Linearno regresija je definitivno algoritam koji se može koristiti mašinsko učenje . Mašinsko učenje često uključuje mnogo više objašnjavajućih varijabli (osobina) od tradicionalnih statističkih modela. Možda desetine, ponekad čak i stotine njih, od kojih će neke biti kategoričke varijable sa više nivoa.
Preporučuje se:
Šta je greška generalizacije u mašinskom učenju?
U aplikacijama za nadgledano učenje u mašinskom učenju i teoriji statističkog učenja, greška generalizacije (takođe poznata kao greška van uzorka) je mjera koliko je tačno algoritam u stanju da predvidi vrijednosti ishoda za prethodno nevidljive podatke
Šta je drift modela u mašinskom učenju?
Iz Wikipedije, slobodne enciklopedije. U prediktivnoj analitici i mašinskom učenju, pomak koncepta znači da se statistička svojstva ciljne varijable, koju model pokušava predvidjeti, mijenjaju tokom vremena na nepredviđene načine. To uzrokuje probleme jer predviđanja postaju sve manje točna kako vrijeme prolazi
Šta je okvir u mašinskom učenju?
Šta je okvir za mašinsko učenje. Okvir za mašinsko učenje je interfejs, biblioteka ili alat koji omogućava programerima da lakše i brže izgrade modele mašinskog učenja, bez upuštanja u detalje osnovnih algoritama
Šta je implementacija modela u mašinskom učenju?
Šta je implementacija modela? Implementacija je metoda kojom integrišete model mašinskog učenja u postojeće proizvodno okruženje kako biste donosili praktične poslovne odluke na osnovu podataka
Šta je smanjenje karakteristika u mašinskom učenju?
Svrha upotrebe redukcije karakteristika je da se smanji broj karakteristika (ili varijabli) koje računar mora obraditi da bi izvršio svoju funkciju. Smanjenje karakteristika se koristi za smanjenje broja dimenzija, čineći podatke manje oskudnim i statistički značajnijim za aplikacije mašinskog učenja