Video: Wat is 'n regressieprobleem in masjienleer?
2024 Outeur: Lynn Donovan | [email protected]. Laas verander: 2023-12-15 23:42
'n Regressieprobleem is wanneer die uitsetveranderlike a is werklike of deurlopende waarde, soos salaris ” of “gewig”. Baie verskillende modelle kan gebruik word, die eenvoudigste is die lineêre regressie. Dit probeer data pas by die beste hipervlak wat deur die punte gaan.
Die vraag is ook, wat is regressie in masjienleer met voorbeeld?
Regressie modelle word gebruik om 'n kontinue waarde te voorspel. Om pryse van 'n huis te voorspel gegewe die kenmerke van huis soos grootte, prys, ens. is een van die algemene voorbeelde van Regressie . Dit is 'n tegniek onder toesig.
Behalwe hierbo, wat is die klassifikasieprobleem in masjienleer? In Masjienleer en statistieke, klassifikasie is die probleem om te identifiseer tot watter van 'n stel kategorieë (sub-populasies) 'n nuwe waarneming behoort, op grond van 'n opleidingstel van data wat waarnemings (of gevalle) bevat waarvan die kategorie-lidmaatskap bekend is.
Mense vra ook, wat is die verskil tussen masjienleer en regressie?
Ongelukkig is daar waar die ooreenkoms tussen regressie teenoor klassifikasie Masjienleer eindig. Die hoof verskil tussen hulle is dat die uitsetveranderlike in regressie is numeries (of kontinu) terwyl dié vir klassifikasie kategories (of diskreet) is.
Is masjienleer net regressie?
Lineêr regressie is beslis 'n algoritme wat gebruik kan word in Masjienleer . Masjienleer behels dikwels baie meer verklarende veranderlikes (kenmerke) as tradisionele statistiese modelle. Miskien dosyne, soms selfs honderde van hulle, waarvan sommige kategoriese veranderlikes met baie vlakke sal wees.
Aanbeveel:
Wat is die beste taal vir masjienleer?
Masjienleer is 'n groeiende gebied van rekenaarwetenskap en verskeie programmeertale ondersteun ML-raamwerk en biblioteke. Onder al die programmeertale is Python die gewildste keuse, gevolg deur C++, Java, JavaScript en C#
Wat is veralgemeningsfout in masjienleer?
In toesighoudende leertoepassings in masjienleer en statistiese leerteorie is veralgemeningsfout (ook bekend as die buite-steekproeffout) 'n maatstaf van hoe akkuraat 'n algoritme in staat is om uitkomswaardes vir voorheen ongesiene data te voorspel
Wat is masjienleer met Python?
Inleiding tot Masjienleer met Python. Masjienleer is 'n tipe kunsmatige intelligensie (KI) wat rekenaars die vermoë bied om te leer sonder om uitdruklik geprogrammeer te word. Masjienleer fokus op die ontwikkeling van rekenaarprogramme wat kan verander wanneer dit aan nuwe data blootgestel word
Wat moet ek leer vir masjienleer?
Dit sal beter wees as jy meer oor die volgende onderwerp in detail leer voordat jy masjienleer begin leer. Waarskynlikheidsteorie. Lineêre algebra. Grafiekteorie. Optimaliseringsteorie. Bayesiese metodes. Calculus. Meerveranderlike berekening. En programmeertale en databasisse soos:
Wat is masjienleer in kunsmatige intelligensie?
Masjienleer (ML) is die tak van die wetenskap wat gewy is aan die studie van algoritmes en statistiese modelle wat rekenaarstelsels gebruik om 'n spesifieke taak uit te voer sonder om eksplisiete instruksies te gebruik, wat eerder op patrone en afleidings staatmaak. Dit word gesien as 'n subset van kunsmatige intelligensie