Co to jest regresja ML?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-15 23:51

Regresja jest ML algorytm, który można wytrenować w celu przewidywania liczb rzeczywistych wyników; jak temperatura, cena akcji itp. Regresja opiera się na hipotezie, która może być liniowa, kwadratowa, wielomianowa, nieliniowa itp. Hipoteza jest funkcją, która opiera się na pewnych ukrytych parametrach i wartościach wejściowych.

W dalszej kolejności można też zapytać, czym jest regresja w uczeniu maszynowym na przykładzie?

Regresja modele służą do przewidywania wartości ciągłej. Przewidywanie cen domu na podstawie cech domu, takich jak wielkość, cena itp., jest jedną z powszechnych przykłady z Regresja . Jest to technika nadzorowana.

Po drugie, czy regresja jest uczeniem maszynowym? Analiza regresji składa się z zestawu nauczanie maszynowe metody, które pozwalają nam przewidzieć ciągłą zmienną wyniku (y) na podstawie wartości jednej lub wielu zmiennych predykcyjnych (x). Krótko mówiąc, cel regresja Model polega na zbudowaniu równania matematycznego, które definiuje y jako funkcję zmiennych x.

Biorąc to pod uwagę, czym jest klasyfikacja ML?

W uczeniu maszynowym i statystyce, Klasyfikacja jest problem identyfikacji, do którego ze zbioru kategorii (subpopulacji) należy nowa obserwacja, na podstawie zbioru uczącego danych zawierającego obserwacje (lub instancje), których przynależność do kategorii jest znana.

Jaka jest różnica między klasyfikacją a regresją?

Regresja oraz Klasyfikacja są sklasyfikowane pod tym samym parasolem, co nadzorowane uczenie maszynowe. Główny różnica pomiędzy jest to, że zmienna wyjściowa in regresja jest numeryczna (lub ciągła), podczas gdy dla Klasyfikacja jest kategoryczny (lub dyskretny).