Video: Che cos'è un problema di regressione nell'apprendimento automatico?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Un problema di regressione è quando la variabile di output è a vero o valore continuo, come stipendio ” o “peso”. Molti possono essere utilizzati diversi modelli, il più semplice è la regressione lineare. Cerca di adattare i dati al miglior iperpiano che passa attraverso i punti.
Anche la domanda è: cos'è la regressione nell'apprendimento automatico con l'esempio?
Regressione i modelli sono usati per prevedere un valore continuo. Prevedere i prezzi di una casa date le caratteristiche della casa come le dimensioni, il prezzo, ecc. è uno dei comuni esempi di Regressione . È una tecnica controllata.
Oltre a quanto sopra, qual è il problema di classificazione nell'apprendimento automatico? In apprendimento automatico e statistiche, classificazione è il problema di identificare a quale di un insieme di categorie (sottopopolazioni) appartiene una nuova osservazione, sulla base di un training set di dati contenente osservazioni (o istanze) la cui appartenenza alla categoria è nota.
Le persone chiedono anche, qual è la differenza tra apprendimento automatico e regressione?
Sfortunatamente, c'è dove la somiglianza tra regressione contro la classificazione apprendimento automatico finisce. Il principale differenza tra loro è che la variabile di output in regressione è numerico (o continuo) mentre quello per la classificazione è categorico (o discreto).
L'apprendimento automatico è solo regressione?
Lineare regressione è sicuramente un algoritmo che può essere utilizzato in apprendimento automatico . Apprendimento automatico spesso coinvolge molte più variabili esplicative (caratteristiche) rispetto ai modelli statistici tradizionali. Forse dozzine, a volte anche centinaia, alcune delle quali saranno variabili categoriali con molti livelli.
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