Video: Hvad er et regressionsproblem i maskinlæring?
2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-15 23:45
Et regressionsproblem er, når outputvariablen er a ægte eller kontinuerlig værdi, såsom løn ” eller”vægt”. Mange forskellige modeller kan bruges, den enkleste er den lineære regression. Den forsøger at tilpasse data til det bedste hyperplan, som går gennem punkterne.
Spørgsmålet er også, hvad er regression i maskinlæring med eksempel?
Regression modeller bruges til at forudsige en kontinuerlig værdi. At forudsige priser på et hus givet husets funktioner som størrelse, pris osv. er en af de almindelige eksempler af Regression . Det er en overvåget teknik.
Udover ovenstående, hvad er klassifikationsproblemet i maskinlæring? I maskinelæring og statistik, klassifikation er problem at identificere, hvilken af et sæt af kategorier (underpopulationer) en ny observation tilhører, på basis af et træningssæt af data, der indeholder observationer (eller forekomster), hvis kategorimedlemskab er kendt.
Folk spørger også, hvad er forskellen mellem maskinlæring og regression?
Desværre er der hvor ligheden er mellem regression kontra klassifikation maskinelæring slutter. Det vigtigste forskel mellem dem er, at outputvariablen i regression er numerisk (eller kontinuerlig), mens den til klassificering er kategorisk (eller diskret).
Er maskinlæring bare regression?
Lineær regression er bestemt en algoritme, der kan bruges i maskinelæring . Maskinelæring involverer ofte mange flere forklarende variabler (træk) end traditionelle statistiske modeller. Måske snesevis, nogle gange endda hundredvis af dem, hvoraf nogle vil være kategoriske variabler med mange niveauer.
Anbefalede:
Hvad er generaliseringsfejl i maskinlæring?
I overvågede læringsapplikationer inden for maskinlæring og statistisk læringsteori er generaliseringsfejl (også kendt som fejlen uden for stikprøven) et mål for, hvor nøjagtigt en algoritme er i stand til at forudsige udfaldsværdier for tidligere usete data
Hvad er maskinlæring ved hjælp af Python?
Introduktion til maskinlæring ved hjælp af Python. Machine learning er en type kunstig intelligens (AI), der giver computere mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret. Maskinlæring fokuserer på udviklingen af computerprogrammer, der kan ændre sig, når de udsættes for nye data
Hvad skal jeg lære til maskinlæring?
Det ville være bedre, hvis du lærer mere om følgende emne i detaljer, før du begynder at lære maskinlæring. Sandsynlighedsteori. Lineær algebra. Grafteori. Optimeringsteori. Bayesianske metoder. Calculus. Multivariat beregning. Og programmeringssprog og databaser som:
Hvad er maskinlæring i kunstig intelligens?
Machine learning (ML) er den gren af videnskaben, der er dedikeret til studiet af algoritmer og statistiske modeller, som computersystemer bruger til at udføre en specifik opgave uden at bruge eksplicitte instruktioner og i stedet stole på mønstre og inferens. Det ses som en delmængde af kunstig intelligens
Hvad kan vi bruge maskinlæring til?
Heri deler vi nogle få eksempler på maskinlæring, som vi bruger til hverdag og måske ikke aner, at de er drevet af ML. Virtuelle personlige assistenter. Forudsigelser under pendling. Videoer Overvågning. Sociale medietjenester. Filtrering af e-mail-spam og malware. Online kundesupport. Forfining af søgemaskineresultater