Vấn đề hồi quy trong học máy là gì?

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

Một vấn đề hồi quy là khi biến đầu ra là thực hoặc giá trị liên tục, chẳng hạn như “ lương ”Hoặc“trọng lượng”. Nhiều có thể sử dụng các mô hình khác nhau, đơn giản nhất là hồi quy tuyến tính. Nó cố gắng khớp dữ liệu với siêu mặt phẳng tốt nhất đi qua các điểm.

Một câu hỏi nữa là, ví dụ về 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.

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

Mọi người cũng hỏi, sự khác biệt giữa học máy và hồi quy là gì?

Thật không may, ở đó sự giống nhau giữa hồi quy so với phân loại máy học kết thúc. Chính sự khác biệt giữa chúng là biến đầu ra trong hồi quy là số (hoặc liên tục) trong khi phân loại là phân loại (hoặc rời rạc).

Học máy chỉ là hồi quy?

Tuyến tính hồi quy chắc chắn là một thuật toán có thể được sử dụng trong máy học . Máy học thường liên quan đến nhiều biến (tính năng) giải thích hơn so với các mô hình thống kê truyền thống. Có lẽ hàng chục, đôi khi thậm chí hàng trăm trong số đó, một số trong số đó sẽ là các biến phân loại với nhiều cấp độ.