Ի՞նչ է ռեգրեսիայի խնդիրը մեքենայական ուսուցման մեջ:

2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48

Ռեգրեսիայի խնդիրն այն է, երբ ելքային փոփոխականը a իրական կամ շարունակական արժեք, ինչպիսին է « աշխատավարձ », կամ «քաշ»: Շատերը կարող են օգտագործվել տարբեր մոդելներ, ամենապարզը գծային ռեգրեսիան է: Այն փորձում է տվյալներ տեղավորել լավագույն հիպերպլանի հետ, որն անցնում է կետերով:

Նաև հարց է՝ ի՞նչ է ռեգրեսիան մեքենայական ուսուցման մեջ օրինակով:

Հետընթաց Մոդելները օգտագործվում են շարունակական արժեքը կանխատեսելու համար: Տան գների կանխատեսումը, հաշվի առնելով տան առանձնահատկությունները, ինչպիսիք են չափը, գինը և այլն, սովորականներից մեկն է օրինակներ -ից Հետընթաց . Դա վերահսկվող տեխնիկա է։

Բացի վերը նշվածից, ո՞րն է դասակարգման խնդիրը մեքենայական ուսուցման մեջ: Մեջ մեքենայական ուսուցում և վիճակագրություն, դասակարգում է խնդիր բացահայտելու, թե մի շարք կատեգորիաներից (ենթախմբավորումներից) որին է պատկանում նոր դիտարկումը, տվյալների վերապատրաստման հավաքածուի հիման վրա, որը պարունակում է դիտարկումներ (կամ դեպքեր), որոնց կատեգորիայի անդամությունը հայտնի է:

Մարդիկ նաև հարցնում են՝ ո՞րն է տարբերությունը մեքենայական ուսուցման և ռեգրեսիայի միջև:

Ցավոք, նմանություն կա հետընթացի միջև ընդդեմ դասակարգման մեքենայական ուսուցում ավարտվում է. Գլխավոր հիմնական միջև տարբերությունը դրանք այն է, որ ելքային փոփոխականը ներսում է հետընթաց թվային է (կամ շարունակական), մինչդեռ դասակարգման համար այն կատեգորիկ է (կամ դիսկրետ):

Արդյո՞ք մեքենայական ուսուցումը պարզապես ռեգրեսիա է:

Գծային հետընթաց հաստատ ալգորիթմ է, որը կարող է օգտագործվել մեքենայական ուսուցում . Մեքենայի ուսուցում հաճախ ներառում է շատ ավելի բացատրական փոփոխականներ (առանձնահատկություններ), քան ավանդական վիճակագրական մոդելները: Դրանցից միգուցե տասնյակ, երբեմն նույնիսկ հարյուրավորներ, որոնցից մի քանիսը կլինեն բազմաթիվ մակարդակներով կատեգորիկ փոփոխականներ: