Video: Wat is een regressieprobleem bij machine learning?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-15 23:51
Een regressieprobleem is wanneer de uitvoervariabele a. is echt of continue waarde, zoals “ salaris ” of “gewicht”. Veel verschillende modellen kunnen worden gebruikt, de eenvoudigste is de lineaire regressie. Het probeert gegevens te passen met het beste hypervlak dat door de punten gaat.
De vraag is ook, wat is regressie in machine learning met een voorbeeld?
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.
Wat is naast het bovenstaande een classificatieprobleem bij machine learning? In machine learning en statistieken, classificatie is de probleem van het 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.
Mensen vragen ook: wat is het verschil tussen machine learning en regressie?
Helaas is daar de overeenkomst tussen regressie versus classificatie machine learning loopt af. de belangrijkste verschil tussen hen is dat de uitvoervariabele in regressie is numeriek (of continu), terwijl dat voor classificatie categorisch (of discreet) is.
Is machine learning gewoon regressie?
Lineair regressie is zeker een algoritme dat kan worden gebruikt in machine learning . Machinaal leren vaak veel meer verklarende variabelen (kenmerken) dan traditionele statistische modellen. Misschien tientallen, soms zelfs honderden, waarvan sommige categorische variabelen met veel niveaus zullen zijn.
Aanbevolen:
Wat is een generalisatiefout bij machine learning?
In gesuperviseerde leertoepassingen in machine learning en statistische leertheorie, is generalisatiefout (ook bekend als de out-of-sample-fout) een maatstaf voor hoe nauwkeurig een algoritme uitkomstwaarden kan voorspellen voor voorheen onzichtbare gegevens
Wat is modeldrift bij machine learning?
Van Wikipedia, de gratis encyclopedie. In voorspellende analyses en machine learning betekent de concept drift dat de statistische eigenschappen van de doelvariabele, die het model probeert te voorspellen, in de loop van de tijd op onvoorziene manieren veranderen. Dit veroorzaakt problemen omdat de voorspellingen minder nauwkeurig worden naarmate de tijd verstrijkt
Wat is een raamwerk in machine learning?
Wat is Machine Learning Framework. Een Machine Learning Framework is een interface, bibliotheek of tool waarmee ontwikkelaars gemakkelijker en sneller modellen voor machine learning kunnen bouwen, zonder in te gaan op de kern van de onderliggende algoritmen
Wat is functievermindering bij machine learning?
Het doel van het gebruik van functiereductie is om het aantal functies (of variabelen) te verminderen dat de computer moet verwerken om zijn functie uit te voeren. Functiereductie wordt gebruikt om het aantal dimensies te verminderen, waardoor de gegevens minder schaars en statistisch significanter worden voor machine learning-toepassingen
Wat is een raamwerk bij deep learning?
Een deep learning framework is een interface, bibliotheek of tool waarmee we eenvoudiger en sneller deep learning-modellen kunnen bouwen, zonder in details te treden van onderliggende algoritmen. Ze bieden een duidelijke en beknopte manier om modellen te definiëren met behulp van een verzameling vooraf gebouwde en geoptimaliseerde componenten