ما هي مشكلة الانحدار في التعلم الآلي؟

2024 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:43

مشكلة الانحدار هي عندما يكون متغير الإخراج أ حقيقة أو قيمة مستمرة ، مثل " راتب "أو" الوزن ". عديدة يمكن استخدام نماذج مختلفة ، أبسطها هو الانحدار الخطي. يحاول ملاءمة البيانات مع أفضل مستوى فائق يمر عبر النقاط.

السؤال أيضًا هو ، ما هو الانحدار في التعلم الآلي بالقدوة؟

تراجع تستخدم النماذج للتنبؤ بقيمة مستمرة. يعد توقع أسعار المنزل نظرًا لخصائص المنزل مثل الحجم والسعر وما إلى ذلك من الأشياء الشائعة أمثلة من تراجع . إنها تقنية خاضعة للإشراف.

بجانب ما سبق ، ما هي مشكلة التصنيف في التعلم الآلي؟ في التعلم الالي والإحصاءات ، تصنيف هل مشكلة تحديد أي مجموعة من الفئات (المجموعات الفرعية) تنتمي ملاحظة جديدة ، على أساس مجموعة تدريب من البيانات التي تحتوي على الملاحظات (أو الأمثلة) التي تُعرف عضويتها بالفئة.

يسأل الناس أيضًا ، ما هو الفرق بين التعلم الآلي والتراجع؟

لسوء الحظ ، هناك حيث التشابه بين الانحدار مقابل التصنيف التعلم الالي ينتهي. الرئيسية الفرق بين منهم أن متغير الإخراج في تراجع عددية (أو مستمرة) بينما التصنيف الخاص بالتصنيف فئوي (أو منفصل).

هل التعلم الآلي مجرد تراجع؟

خطي تراجع هي بالتأكيد خوارزمية يمكن استخدامها في التعلم الالي . التعلم الالي غالبًا ما تتضمن العديد من المتغيرات التوضيحية (السمات) أكثر من النماذج الإحصائية التقليدية. ربما العشرات ، وأحيانًا المئات منها ، سيكون بعضها متغيرات فئوية بمستويات عديدة.