Video: Mashinani o'rganishda regressiya muammosi nima?
2024 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:54
Regressiya muammosi chiqish o'zgaruvchisi a bo'lsa haqiqiy yoki doimiy qiymat, masalan, “ ish haqi ” yoki “vazn”. Ko'pchilik turli modellardan foydalanish mumkin, eng oddiyi chiziqli regressiyadir. U nuqtalar orqali o'tadigan eng yaxshi giper-samolyot bilan ma'lumotlarni moslashtirishga harakat qiladi.
Shuningdek, savol tug'iladi: misol bilan mashinani o'rganishda regressiya nima?
Regressiya modellar uzluksiz qiymatni bashorat qilish uchun ishlatiladi. Uyning o'lchami, narxi va boshqalarni hisobga olgan holda uyning narxini bashorat qilish keng tarqalgan usullardan biridir misollar ning Regressiya . Bu nazorat qilinadigan texnika.
Yuqoridagilardan tashqari, mashinani o'rganishda tasniflash muammosi nima? In mashinani o'rganish va statistika, tasnifi bo'ladi muammo toifaga mansubligi ma'lum bo'lgan kuzatuvlarni (yoki misollarni) o'z ichiga olgan o'quv ma'lumotlar to'plami asosida yangi kuzatuv toifalar to'plamidan (pastki populyatsiyalardan) qaysi biriga tegishli ekanligini aniqlash.
Odamlar shuningdek, mashinani o'rganish va regressiya o'rtasidagi farq nima?
Afsuski, o'xshashlik bor regressiya o'rtasida tasnifga qarshi mashinani o'rganish tugaydi. Asosiy orasidagi farq ular ichida chiqish o'zgaruvchisi hisoblanadi regressiya Raqamli (yoki uzluksiz), tasniflash uchun esa toifali (yoki diskret).
Mashinani o'rganish shunchaki regressiyami?
Chiziqli regressiya albatta ishlatilishi mumkin bo'lgan algoritmdir mashinani o'rganish . Mashinani o'rganish ko'pincha an'anaviy statistik modellarga qaraganda ko'proq tushuntiruvchi o'zgaruvchilarni (xususiyatlarni) o'z ichiga oladi. Ehtimol, o'nlab, ba'zan hatto yuzlab, ularning ba'zilari ko'p darajali kategorik o'zgaruvchilar bo'ladi.
Tavsiya:
Mashinani o'rganishda umumlashtirish xatosi nima?
Mashinani o'rganish va statistik o'rganish nazariyasidagi nazorat ostida o'rganish ilovalarida umumlashtirish xatosi (namunadan tashqari xato deb ham ataladi) algoritmning ilgari ko'rilmagan ma'lumotlar uchun natija qiymatlarini qanchalik aniq bashorat qila olishining o'lchovidir
Mashinani o'rganishda model drifti nima?
Vikipediyadan, bepul ensiklopediya. Bashoratli tahlil va mashinani o'rganishda kontseptsiyaning drifti model bashorat qilishga urinayotgan maqsadli o'zgaruvchining statistik xususiyatlari vaqt o'tishi bilan kutilmagan tarzda o'zgarishini anglatadi. Bu muammolarni keltirib chiqaradi, chunki vaqt o'tishi bilan bashoratlar kamroq aniq bo'ladi
Mashinani o'rganishda ramka nima?
Machine Learning Framework nima. Machine Learning Framework - bu interfeys, kutubxona yoki vosita bo'lib, ishlab chiquvchilarga asosiy algoritmlarning mayda-chuydasini tushunmasdan, mashinani o'rganish modellarini osonroq va tezroq yaratishga imkon beradi
Mashinani o'rganishda modelni qo'llash nima?
Modelni joylashtirish nima? Joylashtirish - bu ma'lumotlarga asoslangan amaliy biznes qarorlarini qabul qilish uchun mashinani o'rganish modelini mavjud ishlab chiqarish muhitiga integratsiyalash usuli
Mashinani o'rganishda xususiyatlarni qisqartirish nima?
Xususiyatlarni kamaytirishdan foydalanishdan maqsad kompyuter o'z vazifasini bajarishi uchun ishlov berishi kerak bo'lgan funksiyalar (yoki o'zgaruvchilar) sonini kamaytirishdir. Xususiyatlarni qisqartirish o'lchamlar sonini kamaytirish uchun ishlatiladi, bu esa ma'lumotlarni kamroq siyrak va mashinani o'rganish ilovalari uchun statistik ahamiyatga ega qiladi