Hồi quy ML là gì?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

hồi quy là một ML thuật toán có thể được đào tạo để dự đoán đầu ra được đánh số thực; như nhiệt độ, giá cổ phiếu, v.v. hồi quy dựa trên một giả thuyết có thể là tuyến tính, bậc hai, đa thức, phi tuyến tính, vv Giả thuyết là một hàm dựa trên một số tham số ẩn và các giá trị đầu vào.

Sau đó, người ta cũng có thể hỏi, ví dụ, hồi quy trong học máy là gì?

hồi quy các mô hình được sử dụng để dự đoán một giá trị liên tục. Dự đoán giá của một ngôi nhà dựa trên các đặc điểm của ngôi nhà như kích thước, giá cả, v.v. là một trong những điều phổ biến ví dụ của hồi quy . Đó là một kỹ thuật được giám sát.

Thứ hai, Regression có phải là học máy không? Phân tích hồi quy bao gồm một tập hợp máy học phương pháp cho phép chúng ta dự đoán một biến kết quả liên tục (y) dựa trên giá trị của một hoặc nhiều biến dự báo (x). Tóm lại, mục tiêu của hồi quy mô hình là xây dựng một phương trình toán học xác định y là một hàm của các biến x.

Xem xét điều này, phân loại ML là gì?

Trong học máy và thống kê, phân loại là vấn đề xác định tập hợp các danh mục (quần thể con) mà một quan sát mới thuộc về loại nào, trên cơ sở tập dữ liệu huấn luyện chứa các quan sát (hoặc cá thể) có thành viên danh mục đã biết.

Sự khác biệt giữa phân loại và hồi quy là gì?

hồi quy và phân loại được phân loại theo cùng một ô của học máy có giám sát. Chính sự khác biệt giữa chúng là biến đầu ra trong hồi quy là số (hoặc liên tục) trong khi điều đó cho phân loại là phân loại (hoặc rời rạc).