Cili është problemi i regresionit në mësimin e makinerive?
Cili është problemi i regresionit në mësimin e makinerive?

Video: Cili është problemi i regresionit në mësimin e makinerive?

Video: Cili është problemi i regresionit në mësimin e makinerive?
Video: AI Ethics and Democracy: Debating Algorithm-Mediated Direct Democracy and the Democratization of AI 2024, Nëntor
Anonim

Një problem regresioni është kur ndryshorja e daljes është a reale ose vlerë të vazhdueshme, të tilla si " paga "ose "peshë". Shumë mund të përdoren modele të ndryshme, më i thjeshti është regresioni linear. Përpiqet të përshtatë të dhënat me hiperplanin më të mirë që kalon nëpër pika.

Gjithashtu pyetja është, çfarë është regresioni në mësimin e makinerive me shembull?

Regresioni modelet përdoren për të parashikuar një vlerë të vazhdueshme. Parashikimi i çmimeve të një shtëpie duke pasur parasysh veçoritë e shtëpisë si madhësia, çmimi etj është një nga të zakonshmet shembuj e Regresioni . Është një teknikë e mbikëqyrur.

Përveç sa më sipër, cili është problemi i klasifikimit në mësimin e makinerive? Në mësimi i makinës dhe statistikat, klasifikimi eshte problem të identifikimit se cilës prej një grupi kategorish (nën-popullatash) i përket një vëzhgim i ri, në bazë të një grupi trajnimi të dhënash që përmbajnë vëzhgime (ose raste) anëtarësia e kategorisë së të cilëve dihet.

Njerëzit pyesin gjithashtu, cili është ndryshimi midis mësimit të makinerive dhe regresionit?

Fatkeqësisht, ka ngjashmëri ndërmjet regresionit kundrejt klasifikimit mësimi i makinës përfundon. Kryesor dallimi ndërmjet ato është se ndryshorja e prodhimit në regresioni është numerike (ose e vazhdueshme) ndërsa ajo për klasifikim është kategorike (ose diskrete).

A është mësimi i makinës vetëm regresion?

Linear regresioni është padyshim një algoritëm që mund të përdoret në mësimi i makinës . Mësimi i makinerisë shpesh përfshin shumë më tepër variabla (veçori) shpjeguese sesa modelet tradicionale statistikore. Ndoshta dhjetëra, ndonjëherë edhe qindra prej tyre, disa prej të cilave do të jenë variabla kategorikë me shumë nivele.

Recommended: