2025 Forfatter: Lynn Donovan | donovan@answers-technology.com. Sist endret: 2025-01-22 17:36
Et regresjonsproblem er når utgangsvariabelen er a ekte eller kontinuerlig verdi, for eksempel " lønn " eller "vekt". Mange forskjellige modeller kan brukes, den enkleste er den lineære regresjonen. Den prøver å tilpasse data med det beste hyperplanet som går gjennom punktene.
Spørsmålet er også, 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.
Foruten ovenfor, hva er klassifiseringsproblemet i maskinlæring? I maskinlæring og statistikk, klassifisering er den problem 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.
Folk spør også, hva er forskjellen mellom maskinlæring og regresjon?
Dessverre er det hvor likheten mellom regresjon kontra klassifisering maskinlæring slutter. Hoved forskjell mellom dem er at utgangsvariabelen i regresjon er numerisk (eller kontinuerlig) mens den for klassifisering er kategorisk (eller diskret).
Er maskinlæring bare regresjon?
Lineær regresjon er definitivt en algoritme som kan brukes i maskinlæring . Maskinlæring involverer ofte mange flere forklaringsvariabler (funksjoner) enn tradisjonelle statistiske modeller. Kanskje dusinvis, noen ganger til og med hundrevis av dem, noen av dem vil være kategoriske variabler med mange nivåer.
Anbefalt:
Hva er generaliseringsfeil i maskinlæring?
I overvåket læringsapplikasjoner innen maskinlæring og statistisk læringsteori er generaliseringsfeil (også kjent som ut-av-utvalgsfeilen) et mål på hvor nøyaktig en algoritme er i stand til å forutsi utfallsverdier for tidligere usett data
Hva er maskinlæring med Python?
Introduksjon til maskinlæring med Python. Maskinlæring er en type kunstig intelligens (AI) som gir datamaskiner muligheten til å lære uten å være eksplisitt programmert. Maskinlæring fokuserer på utvikling av dataprogrammer som kan endres når de utsettes for nye data
Hva bør jeg lære for maskinlæring?
Det ville være bedre om du lærer mer om følgende emne i detalj før du begynner å lære maskinlæring. Sannsynlighetsteori. Lineær algebra. Grafteori. Optimaliseringsteori. Bayesianske metoder. Regning. Multivariat beregning. Og programmeringsspråk og databaser som:
Hva er maskinlæring innen kunstig intelligens?
Maskinlæring (ML) er vitenskapsgrenen viet til studiet av algoritmer og statistiske modeller som datasystemer bruker for å utføre en spesifikk oppgave uten å bruke eksplisitte instruksjoner, og stole på mønstre og slutninger i stedet. Det blir sett på som en undergruppe av kunstig intelligens
Hva kan vi bruke maskinlæring til?
Her deler vi noen få eksempler på maskinlæring som vi bruker hver dag og som kanskje ikke aner at de er drevet av ML. Virtuelle personlige assistenter. Spådommer mens du pendler. Videoer Overvåking. Sosiale medietjenester. Filtrering av søppelpost og skadelig programvare. Online kundestøtte. Forbedring av søkemotorresultater