Wat is ML-regressie?
Wat is ML-regressie?

Video: Wat is ML-regressie?

Video: Wat is ML-regressie?
Video: Classification and Regression in Machine Learning 2024, Mei
Anonim

regressie is een ML algoritme dat kan worden getraind om reële genummerde outputs te voorspellen; zoals temperatuur, aandelenkoers, enz. regressie is gebaseerd op een hypothese die lineair, kwadratisch, polynoom, niet-lineair, enz. kan zijn. De hypothese is een functie die gebaseerd is op enkele verborgen parameters en de invoerwaarden.

Vervolgens kan men zich ook afvragen, wat is regressie in machine learning met bijvoorbeeld?

regressie modellen worden gebruikt om een continue waarde te voorspellen. Het voorspellen van de prijzen van een huis gezien de kenmerken van het huis zoals grootte, prijs enz. is een van de meest voorkomende voorbeelden van regressie . Het is een gecontroleerde techniek.

Ten tweede, is Regression een machine learning? Regressie analyse bestaat uit een set van machine learning methoden waarmee we een continue uitkomstvariabele (y) kunnen voorspellen op basis van de waarde van een of meerdere voorspellende variabelen (x). Kortom, het doel van regressie model is het bouwen van een wiskundige vergelijking die y definieert als een functie van de x-variabelen.

Wat is, gezien dit, ML-classificatie?

In machine learning en statistiek, classificatie is het probleem om te identificeren tot welke van een reeks categorieën (subpopulaties) een nieuwe waarneming behoort, op basis van een trainingsreeks gegevens die waarnemingen (of instanties) bevatten waarvan het categorielidmaatschap bekend is.

Wat is het verschil tussen classificatie en regressie?

regressie en classificatie zijn gecategoriseerd onder dezelfde paraplu van gesuperviseerde machine learning. de belangrijkste verschil tussen hen is dat de uitvoervariabele in regressie is numeriek (of continu) terwijl dat voor classificatie is categorisch (of discreet).

Aanbevolen: