Video: Čo je regresný problém v strojovom učení?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:53
Regresný problém je, keď výstupná premenná je a reálny alebo nepretržitá hodnota, ako napríklad „ plat “alebo „hmotnosť“. veľa možno použiť rôzne modely, najjednoduchšia je lineárna regresia. Snaží sa prispôsobiť dáta najlepšej hyper-rovine, ktorá prechádza bodmi.
Otázkou tiež je, 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.
Okrem vyššie uvedeného, čo je klasifikačný problém v strojovom učení? In strojové učenie a štatistiky, 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.
Ľudia sa tiež pýtajú, aký je rozdiel medzi strojovým učením a regresiou?
Bohužiaľ, tam je podobnosť medzi regresiou verzus klasifikácia strojové učenie končí. Hlavný rozdiel medzi je to, že výstupná premenná v regresia je číselná (alebo spojitá), zatiaľ čo klasifikácia je kategorická (alebo diskrétna).
Je strojové učenie len regresia?
Lineárne regresia je určite algoritmus, ktorý sa dá použiť strojové učenie . Strojové učenie často zahŕňa oveľa viac vysvetľujúcich premenných (vlastností) ako tradičné štatistické modely. Možno ich desiatky, niekedy až stovky, z ktorých niektoré budú kategorickými premennými s mnohými úrovňami.
Odporúča:
Čo je to chyba zovšeobecnenia v strojovom učení?
V aplikáciách riadeného učenia v strojovom učení a teórii štatistického učenia je chyba zovšeobecnenia (známa aj ako chyba mimo vzorky) mierou toho, ako presne je algoritmus schopný predpovedať výsledné hodnoty pre predtým nevidené údaje
Čo je to modelový drift v strojovom učení?
Z Wikipédie, voľnej encyklopédie. V prediktívnej analytike a strojovom učení pojem drift znamená, že štatistické vlastnosti cieľovej premennej, ktorú sa model snaží predpovedať, sa v priebehu času menia nepredvídateľným spôsobom. To spôsobuje problémy, pretože predpovede sa časom stávajú menej presné
Čo je nasadenie modelu v strojovom učení?
Čo je nasadenie modelu? Nasadenie je metóda, pomocou ktorej integrujete model strojového učenia do existujúceho produkčného prostredia, aby ste mohli robiť praktické obchodné rozhodnutia založené na údajoch
Čo je redukcia funkcií v strojovom učení?
Účelom použitia redukcie funkcií je znížiť počet funkcií (alebo premenných), ktoré musí počítač spracovať, aby mohol vykonávať svoju funkciu. Zníženie funkcií sa používa na zníženie počtu dimenzií, vďaka čomu sú údaje menej riedke a štatisticky významnejšie pre aplikácie strojového učenia
Čo je nasadenie v strojovom učení?
Nasadenie je metóda, pomocou ktorej integrujete model strojového učenia do existujúceho výrobného prostredia, aby ste mohli robiť praktické obchodné rozhodnutia založené na údajoch