You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
37 lines
5.9 KiB
37 lines
5.9 KiB
3 years ago
|
# मशीन लर्निंग के लिए रिग्रेशन मॉडल
|
||
|
|
## क्षेत्रीय विषय: उत्तरी अमेरिका में कद्दू की कीमतों के लिए रिग्रेशन मॉडल 🎃
|
||
|
|
|
||
|
|
उत्तरी अमेरिका में, कद्दू को अक्सर हैलोवीन के लिए डरावने चेहरों में उकेरा जाता है। आइए इन आकर्षक सब्जियों के बारे में और जानें!
|
||
|
|
|
||
|
|
|
||
|
|
> <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">बेथ तेउतसच्मैंन</a> द्वारा तस्वीर <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">अनस्पेलश </a> पर
|
||
|
|
|
||
|
|
## आप क्या सीखेंगे
|
||
|
|
|
||
|
|
[](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "रिग्रेशन परिचय वीडियो - देखने के लिए क्लिक करें!")
|
||
|
|
> 🎥 इस पाठ के त्वरित परिचय वीडियो के लिए ऊपर की छवि पर क्लिक करें
|
||
|
|
|
||
|
|
इस खंड के पाठ में मशीन लर्निंग के संदर्भ में रिग्रेशन के प्रकारों को शामिल किया गया है। रिग्रेशन मॉडल चरों के बीच _संबंध_ को निर्धारित करने में मदद कर सकते हैं। इस प्रकार का मॉडल लंबाई, तापमान या उम्र जैसे मूल्यों की भविष्यवाणी कर सकता है, इस प्रकार चर के बीच संबंधों को उजागर करता है क्योंकि यह डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करता है।
|
||
|
|
|
||
|
|
पाठों की इस श्रृंखला में, आप रैखिक और लॉजिस्टिक प्रतिगमन के बीच के अंतरों की खोज करेंगे, और कब कौन सा इस्तेमाल करना चाहिए।
|
||
|
|
|
||
|
|
पाठों के इस समूह में, आप मशीन लर्निंग सीखने के कार्यों को शुरू करने के लिए तैयार होंगे, जिसमें नोटबुक को प्रबंधित करने के लिए विजुअल स्टूडियो कोड को कॉन्फ़िगर करना, डेटा वैज्ञानिकों के लिए सामान्य वातावरण शामिल है। आप मशीन लर्निंग के लिए एक लाइब्रेरी स्किकिट-लर्न की खोज करेंगे, और आप इस अध्याय में रिग्रेशन मॉडल पर ध्यान केंद्रित करते हुए अपना पहला मॉडल बनाएंगे।
|
||
|
|
|
||
|
|
>ये उपयोगी निम्न-कोड उपकरण हैं जो आपको रिग्रेशन मॉडल के साथ काम करने के बारे में जानने में मदद कर सकते हैं.इस्तेमाल करे [इस कार्य के लिए अज़ूरे एमएल](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-15963-cxa)
|
||
|
|
|
||
|
|
### पाठ
|
||
|
|
|
||
|
|
1. [व्यापार के उपकरण](../1-Tools/README.md)
|
||
|
|
2. [डेटा प्रबंधित करना](../2-Data/README.md)
|
||
|
|
3. [लीनियर एंड पोलीनोमिअल रिग्रेशन](../3-Linear/README.md)
|
||
|
|
4. [लोगिस्टिक रिग्रेशन](../4-Logistic/README.md)
|
||
|
|
|
||
|
|
---
|
||
|
|
### क्रेडिट
|
||
|
|
|
||
|
|
"रिग्रेशन के साथ एमएल" [जेन लूपर](https://twitter.com/jenlooper) द्वारा ♥ से लिखा गया
|
||
|
|
|
||
|
|
♥️ प्रश्नोत्तरी योगदानकर्ताओं में शामिल हैं: [मुहम्मद साकिब खान इंजन](https://twitter.com/Sakibinan) और [ऑर्नेला अल्तुन्यान](https://twitter.com/ornelladotcom)
|
||
|
|
|
||
|
|
[कागल पर इस प्रोजैक्टा](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) द्वारा कद्दू डेटासेट का सुझाव दिया गया है और इसका डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका के कृषि विभाग द्वारा वितरित [स्पेशलिटी क्रॉप्स टर्मिनल मार्केट्स स्टैंडर्ड रिपोर्ट्स](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) से लिया गया है। हमने वितरण को सामान्य करने के लिए विविधता के आधार पर रंग के आसपास कुछ बिंदु जोड़े हैं। यह डेटा पब्लिक डोमेन में है।
|