Hva er ML-regresjon?
Hva er ML-regresjon?

Video: Hva er ML-regresjon?

Video: Hva er ML-regresjon?
Video: The Sigmoid Function Clearly Explained 2024, Kan
Anonim

Regresjon er en ML algoritme som kan trenes til å forutsi reelle nummererte utganger; som temperatur, aksjekurs osv. Regresjon er basert på en hypotese som kan være lineær, kvadratisk, polynomisk, ikke-lineær osv. Hypotesen er en funksjon som er basert på noen skjulte parametere og inngangsverdiene.

Deretter kan man også spørre, hva er regresjon i maskinlæring med eksempel?

Regresjon modeller brukes til å forutsi en kontinuerlig verdi. Å forutsi prisene på et hus gitt egenskapene til huset som størrelse, pris osv. er en av de vanlige eksempler av Regresjon . Det er en overvåket teknikk.

For det andre, er regresjon en maskinlæring? Regresjonsanalyse består av et sett med maskinlæring metoder som lar oss forutsi en kontinuerlig utfallsvariabel (y) basert på verdien av en eller flere prediktorvariabler (x). Kort fortalt, målet med regresjon Modellen er å bygge en matematisk ligning som definerer y som en funksjon av x-variablene.

Med tanke på dette, hva er ML-klassifisering?

I maskinlæring og statistikk, klassifisering er problemet med å identifisere hvilken av et sett med kategorier (underpopulasjoner) en ny observasjon tilhører, på grunnlag av et treningssett med data som inneholder observasjoner (eller instanser) hvis kategorimedlemskap er kjent.

Hva er forskjellen mellom klassifisering og regresjon?

Regresjon og klassifisering er kategorisert under samme paraply av overvåket maskinlæring. Hoved forskjell mellom dem er at utgangsvariabelen i regresjon er numerisk (eller kontinuerlig) mens det for klassifisering er kategorisk (eller diskret).

Anbefalt: