Čo je ML regresia?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:52

Regresia je a ML algoritmus, ktorý možno trénovať na predpovedanie skutočných očíslovaných výstupov; ako teplota, cena akcií atď. Regresia je založená na hypotéze, ktorá môže byť lineárna, kvadratická, polynomická, nelineárna atď. Hypotéza je funkcia, ktorá je založená na nejakých skrytých parametroch a vstupných hodnotách.

Následne si možno položiť otázku, čo je regresia v strojovom učení s príkladom?

Regresia modely sa používajú na predpovedanie spojitej hodnoty. Predpovedanie cien domu vzhľadom na vlastnosti domu, ako je veľkosť, cena atď., je jednou z bežných vecí príklady z Regresia . Je to technika pod dohľadom.

Po druhé, je regresia strojové učenie? Regresná analýza pozostáva zo sady strojové učenie metódy, ktoré nám umožňujú predpovedať spojitú výslednú premennú (y) na základe hodnoty jednej alebo viacerých prediktorových premenných (x). Stručne povedané, cieľom regresia Model je zostaviť matematickú rovnicu, ktorá definuje y ako funkciu x premenných.

Vzhľadom na to, čo je klasifikácia ML?

V strojovom učení a štatistikách klasifikácia je problém identifikácie, do ktorej zo súboru kategórií (subpopulácií) patrí nové pozorovanie, na základe trénovacieho súboru údajov obsahujúcich pozorovania (alebo inštancie), ktorých príslušnosť do kategórie je známa.

Aký je rozdiel medzi klasifikáciou a regresiou?

Regresia a klasifikácia sú kategorizované pod rovnakou záštitou strojového učenia pod dohľadom. Hlavný rozdiel medzi je to, že výstupná premenná v regresia je číselný (alebo spojitý), zatiaľ čo pre klasifikácia je kategorický (alebo diskrétny).