Бейне: Машиналық оқытудағы регрессия мәселесі қандай?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:49
Регрессия мәселесі - шығыс айнымалысы a болғанда шынайы немесе үздіксіз мән, мысалы, « жалақы » немесе «салмақ». Көптеген әртүрлі модельдерді қолдануға болады, ең қарапайымы – сызықтық регрессия. Ол деректерді нүктелер арқылы өтетін ең жақсы гипер-жазықтықпен сәйкестендіруге тырысады.
Сондай-ақ сұрақ туындайды, мысалмен машиналық оқытудағы регрессия дегеніміз не?
Регрессия модельдер үздіксіз мәнді болжау үшін қолданылады. Үйдің көлемін, бағасын және т.б. ерекшеліктерін ескере отырып, үйдің бағасын болжау кең таралғандардың бірі болып табылады мысалдар ның Регрессия . Бұл бақыланатын техника.
Жоғарыда айтылғандардан басқа, машиналық оқытудағы жіктеу мәселесі қандай? жылы машиналық оқыту және статистика, классификация болып табылады мәселе санатқа жататындығы белгілі бақылауларды (немесе инстанцияларды) қамтитын мәліметтерді оқыту жиыны негізінде жаңа бақылау санаттар жиынтығының (кіші популяциялардың) қайсысына жататынын анықтау.
Адамдар сонымен қатар машиналық оқыту мен регрессияның айырмашылығы неде деп сұрайды.
Өкінішке орай, ұқсастық бар регрессия арасында классификацияға қарсы машиналық оқыту аяқталады. Басты арасындағы айырмашылық олар шығыс айнымалысы болып табылады регрессия сандық (немесе үздіксіз), ал жіктеу үшін бұл категориялық (немесе дискретті).
Машиналық оқыту жай ғана регрессия ма?
Сызықтық регрессия қолдануға болатын алгоритм екені сөзсіз машиналық оқыту . Машиналық оқыту жиі дәстүрлі статистикалық модельдерге қарағанда көбірек түсіндірме айнымалыларды (мүмкіндіктерді) қамтиды. Мүмкін ондаған, кейде тіпті жүздеген, олардың кейбіреулері көптеген деңгейлері бар категориялық айнымалылар болады.
Ұсынылған:
Машиналық оқытудағы жалпылау қатесі дегеніміз не?
Машиналық оқытудағы және статистикалық оқыту теориясындағы бақыланатын оқу қолданбаларында жалпылау қатесі (сонымен қатар үлгіден тыс қате ретінде белгілі) алгоритмнің бұрын көрмеген деректер үшін нәтиже мәндерін болжауға қабілеттілігінің өлшемі болып табылады
Машиналық оқытудағы модель дрейфі дегеніміз не?
Википедиядан, еркін энциклопедия. Болжалды аналитика мен машиналық оқытуда концепцияның дрейфі модель болжауға тырысатын мақсатты айнымалының статистикалық қасиеттері уақыт өте келе күтпеген тәсілдермен өзгеретінін білдіреді. Бұл қиындықтар туғызады, өйткені уақыт өткен сайын болжамдар азаяды
Машиналық оқытудағы фреймворк дегеніміз не?
Machine Learning Framework дегеніміз не. Machine Learning Framework - бұл интерфейс, кітапхана немесе құрал, ол әзірлеушілерге негізгі алгоритмдердің ұсақ-түйегіне кірмей, машиналық оқыту үлгілерін оңай және жылдам құруға мүмкіндік береді
Машиналық оқытудағы мүмкіндіктерді азайту дегеніміз не?
Мүмкіндіктерді азайтуды пайдалану мақсаты - компьютер өз функциясын орындау үшін өңдеуі керек мүмкіндіктердің (немесе айнымалылардың) санын азайту. Мүмкіндіктерді азайту өлшемдер санын азайту үшін пайдаланылады, бұл деректерді машиналық оқыту қолданбалары үшін сирек және статистикалық маңыздырақ етеді
Машиналық оқытудағы фетуризация дегеніміз не?
Машиналық оқытудағы табыстың көп бөлігі оқушы түсіне алатын инженерлік мүмкіндіктердегі сәттілік болып табылады. Функцияларды құрастыру – бастапқы деректерді болжамды модельдерге негізгі мәселені жақсырақ көрсететін мүмкіндіктерге түрлендіру процесі, нәтижесінде көрінбейтін деректерде үлгі дәлдігі жақсарады