2024 Autor: Elizabeth Oswald | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-13 00:11
Analiza de regresie este un subcâmp al învățării automate supravegheate. Acesta își propune să modeleze relația dintre un anumit număr de caracteristici și o variabilă țintă continuă.
Este regresia supravegheată sau nesupravegheată?
Regresia este o tehnică de învățare automată supravegheată care este utilizată pentru a prezice valori continue. Scopul final al algoritmului de regresie este acela de a reprezenta o linie de cea mai bună potrivire sau o curbă între date. … Regresia polinomială este utilizată atunci când datele sunt neliniare.
Este regresia liniară învățarea supravegheată sau nesupravegheată?
Regresia liniară este supravegheată. Începeți cu un set de date cu o variabilă dependentă cunoscută (etichetă), antrenați modelul, apoi aplicați-l mai târziu. Încercați să preziceți un număr real, cum ar fi prețul unei case. Regresia logistică este, de asemenea, supravegheată.
De ce regresia se numește învățare supravegheată?
Regresia este o tehnică de învățare supravegheată care ajută la găsirea corelației dintre variabile și ne permite să prezicăm variabila de ieșire continuă pe bazauna sau mai multe variabile predictoare.
Este regresia un exemplu de învățare supravegheată sau nesupravegheată?
Unele tipuri obișnuite de probleme construite pe deasupra clasificării și regresiune includ recomandarea și, respectiv, predicția serii cronologice. Câteva exemple populare de învățare automată supravegheată algoritmi sunt: Linear regresie pentru regresie probleme.
Recomandat:
De ce învățarea la distanță este bună?
Flexibilitate. Principalul beneficiu al educației la distanță este flexibilitatea acestuia. Elevii pot alege când, unde și cum învață selectând ora, locul și mediul pentru educația lor. … Dar pentru studenții care își pot face formarea în jurul unui loc de muncă sau a altor responsabilități, un program mai relaxat poate funcționa mai bine.
Este necesară staționaritatea pentru regresia liniară?
1 Răspuns. Ceea ce presupuneți într-un model de regresie liniară este că termenul de eroare este un proces de zgomot alb și, prin urmare, trebuie să fie staționar. Nu există nicio presupunere că variabilele independente sau dependente sunt staționare.
Este învățarea automată semi-supravegheată?
Învățarea semi-supravegheată este un tip de învățare automată. Se referă la o problemă de învățare (și la algoritmi proiectați pentru problema de învățare) care implică o mică parte de exemple etichetate și un număr mare de exemple neetichetate din care un model trebuie să învețe și să facă predicții cu privire la exemple noi.
Este învățarea profundă supravegheată sau nesupravegheată?
Algoritmii de învățare profundă pot fi aplicați pentru sarcini de învățare nesupravegheate. Acesta este un beneficiu important deoarece datele neetichetate sunt mai abundente decât datele etichetate. Exemple de structuri profunde care pot fi antrenate într-o manieră nesupravegheată sunt compresoarele istoriei neuronale și rețelele de credință profundă.
Este regresia logistică un clasificator?
Modelul de regresie logistică în sine modelează pur și simplu probabilitatea de ieșire în termeni de intrare și nu realizează clasificare statistică (nu este un clasificator), deși poate fi folosit pentru a face un clasificator, de exemplu, alegând o valoare limită și clasificând intrările cu probabilitate mai mare decât limită ca una … Cum poate fi folosită regresia logistică ca clasificator?
