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.
|
8 months ago | |
---|---|---|
.. | ||
1-Tools | 8 months ago | |
2-Data | 8 months ago | |
3-Linear | 8 months ago | |
4-Logistic | 8 months ago | |
README.md | 8 months ago |
README.md
机器学习的回归模型
区域专题:北美南瓜价格的回归模型 🎃
在北美,南瓜经常被雕刻成万圣节的恐怖面孔。让我们一起来探索这些迷人的蔬菜吧!
图片由 Beth Teutschmann 拍摄,发布在 Unsplash
你将学到什么
🎥 点击上面的图片观看本课的快速简介视频
本节课程涵盖了机器学习背景下的各种回归类型。回归模型可以帮助确定变量之间的_关系_。这种类型的模型可以预测长度、温度或年龄等数值,从而在分析数据点时揭示变量之间的关系。
在这一系列课程中,你将发现线性回归和逻辑回归之间的区别,以及何时应该选择其中之一。
🎥 点击上面的图片观看回归模型简介短视频。
在这一组课程中,你将开始机器学习任务,包括配置 Visual Studio Code 来管理笔记本,这是数据科学家的常用环境。你将了解 Scikit-learn,这是一个机器学习库,并在本章中构建你的第一个模型,重点是回归模型。
有一些有用的低代码工具可以帮助你学习如何使用回归模型。试试 Azure ML 进行此任务
课程
致谢
"ML with regression" 由 Jen Looper 用 ♥️ 编写
♥️ 测验贡献者包括: Muhammad Sakib Khan Inan 和 Ornella Altunyan
南瓜数据集由 Kaggle 上的这个项目 推荐,其数据来源于美国农业部发布的 特种作物终端市场标准报告。我们根据品种添加了一些颜色数据以规范分布。这些数据属于公共领域。
免责声明: 本文档使用基于机器的人工智能翻译服务进行翻译。虽然我们努力确保准确性,但请注意,自动翻译可能包含错误或不准确之处。应将原始语言的文档视为权威来源。对于关键信息,建议使用专业人工翻译。对于因使用本翻译而引起的任何误解或误读,我们不承担任何责任。