6.0 KiB
Регрессионные модели для машинного обучения
Региональная тема: Регрессионные модели для цен на тыквы в Северной Америке 🎃
В Северной Америке тыквы часто вырезаются в страшные лица на Хэллоуин. Давайте узнаем больше об этих увлекательных овощах!
Фото Бет Тойчман на Unsplash
Что вы узнаете
🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое вводное видео к этому уроку
Уроки в этом разделе охватывают типы регрессии в контексте машинного обучения. Регрессионные модели могут помочь определить взаимосвязь между переменными. Этот тип модели может предсказывать значения, такие как длина, температура или возраст, тем самым выявляя взаимосвязи между переменными, анализируя данные.
В этой серии уроков вы узнаете о различиях между линейной и логистической регрессией, а также о том, когда следует предпочесть одну из них другой.
🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео, вводящее в регрессионные модели.
В этой группе уроков вы подготовитесь к выполнению задач машинного обучения, включая настройку Visual Studio Code для работы с ноутбуками, общая среда для дата-сайентистов. Вы познакомитесь с Scikit-learn, библиотекой для машинного обучения, и создадите свои первые модели, сосредоточившись на регрессионных моделях в этой главе.
Существуют полезные инструменты с низким кодом, которые могут помочь вам изучить работу с регрессионными моделями. Попробуйте Azure ML для этой задачи
Уроки
- Инструменты профессии
- Управление данными
- Линейная и полиномиальная регрессия
- Логистическая регрессия
Авторы
"Машинное обучение с регрессией" было написано с ♥️ Джен Лупер
♥️ Участники квиза: Мухаммад Сакіб Хан Инан и Орнелла Алтунян
Набор данных о тыквах предложен этим проектом на Kaggle, а его данные получены из Стандартных отчетов по терминальным рынкам специализированных культур, распространяемых Министерством сельского хозяйства США. Мы добавили некоторые данные о цвете на основе сорта для нормализации распределения. Эти данные находятся в общественном достоянии.
Отказ от ответственности:
Этот документ был переведен с использованием услуг машинного перевода на основе ИИ. Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для критически важной информации рекомендуется профессиональный человеческий перевод. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникающие в результате использования этого перевода.