# Regresijos modeliai mašininio mokymosi srityje ## Regioninė tema: Regresijos modeliai moliūgų kainoms Šiaurės Amerikoje 🎃 Šiaurės Amerikoje moliūgai dažnai išpjaustomi į baisius veidus Helovino šventei. Sužinokime daugiau apie šias įdomias daržoves!  > Nuotrauka Beth Teutschmann iš Unsplash ## Ką išmoksite [](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "Regresijos įvado vaizdo įrašas - Spustelėkite, kad žiūrėtumėte!") > 🎥 Spustelėkite aukščiau esančią nuotrauką, kad peržiūrėtumėte trumpą įvado vaizdo įrašą apie šią pamoką Šioje pamokų serijoje aptariami regresijos tipai mašininio mokymosi kontekste. Regresijos modeliai gali padėti nustatyti _ryšį_ tarp kintamųjų. Tokio tipo modeliai gali prognozuoti vertes, tokias kaip ilgis, temperatūra ar amžius, taip atskleidžiant ryšius tarp kintamųjų analizuojant duomenų taškus. Šioje pamokų serijoje sužinosite skirtumus tarp linijinės ir logistinės regresijos bei kada verta rinktis vieną ar kitą. [](https://youtu.be/XA3OaoW86R8 "ML pradedantiesiems - Įvadas į regresijos modelius mašininio mokymosi srityje") > 🎥 Spustelėkite aukščiau esančią nuotrauką, kad peržiūrėtumėte trumpą vaizdo įrašą apie regresijos modelius. Šioje pamokų grupėje pasiruošite pradėti mašininio mokymosi užduotis, įskaitant „Visual Studio Code“ konfigūravimą darbui su užrašų knygelėmis, kurios yra įprasta aplinka duomenų mokslininkams. Susipažinsite su „Scikit-learn“, mašininio mokymosi biblioteka, ir sukursite savo pirmuosius modelius, šioje dalyje daugiausia dėmesio skirdami regresijos modeliams. > Yra naudingų mažo kodo įrankių, kurie gali padėti jums išmokti dirbti su regresijos modeliais. Išbandykite [Azure ML šiai užduočiai](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) ### Pamokos 1. [Darbo įrankiai](1-Tools/README.md) 2. [Duomenų valdymas](2-Data/README.md) 3. [Linijinė ir polinominė regresija](3-Linear/README.md) 4. [Logistinė regresija](4-Logistic/README.md) --- ### Kreditas „ML su regresija“ parašyta su ♥️ [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) ♥️ Viktorinos kūrėjai: [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) ir [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom) Moliūgų duomenų rinkinį pasiūlė [šis projektas Kaggle platformoje](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices), o duomenys gauti iš [Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice), kuriuos platina Jungtinių Valstijų Žemės ūkio departamentas. Mes pridėjome keletą taškų apie spalvą, remdamiesi veislėmis, kad normalizuotume pasiskirstymą. Šie duomenys yra viešojoje erdvėje. --- **Atsakomybės apribojimas**: Šis dokumentas buvo išverstas naudojant AI vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojama profesionali žmogaus vertimo paslauga. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar klaidingus interpretavimus, atsiradusius naudojant šį vertimą.