msb-public
/
ML-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
1
0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
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.
Branches Tags
${ item.name }
Create tag ${ searchTerm }
Create branch ${ searchTerm }
from 'main'
${ noResults }
ML-For-Beginners/translations/hr/2-Regression
History
leestott ffd4047095
🌐 Update translations via Co-op Translator 		2 weeks ago
..
1-Tools 🌐 Update translations via Co-op Translator 2 weeks ago
2-Data 🌐 Update translations via Co-op Translator 2 weeks ago
3-Linear 🌐 Update translations via Co-op Translator 2 weeks ago
4-Logistic 🌐 Update translations via Co-op Translator 2 weeks ago
README.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2 weeks ago

README.md

Regresijski modeli za strojno učenje

Regionalna tema: Regresijski modeli za cijene bundeva u Sjevernoj Americi 🎃

U Sjevernoj Americi bundeve se često izrezuju u zastrašujuća lica za Noć vještica. Otkrijmo više o ovim fascinantnim povrćem!

jack-o-lanterns

Fotografija: Beth Teutschmann na Unsplash

Što ćete naučiti

Uvod u regresiju

🎥 Kliknite na sliku iznad za kratki uvodni video u ovu lekciju

Lekcije u ovom dijelu pokrivaju vrste regresije u kontekstu strojnog učenja. Regresijski modeli mogu pomoći u određivanju odnosa između varijabli. Ova vrsta modela može predvidjeti vrijednosti poput duljine, temperature ili starosti, otkrivajući odnose između varijabli dok analizira podatkovne točke.

U ovom nizu lekcija otkrit ćete razlike između linearne i logističke regresije te kada biste trebali preferirati jednu u odnosu na drugu.

Strojno učenje za početnike - Uvod u regresijske modele za strojno učenje

🎥 Kliknite na sliku iznad za kratki video koji uvodi regresijske modele.

U ovom skupu lekcija pripremit ćete se za početak zadataka strojnog učenja, uključujući konfiguriranje Visual Studio Code-a za upravljanje bilježnicama, uobičajenim okruženjem za podatkovne znanstvenike. Otkrit ćete Scikit-learn, biblioteku za strojno učenje, i izgraditi svoje prve modele, s fokusom na regresijske modele u ovom poglavlju.

Postoje korisni alati s malo koda koji vam mogu pomoći u učenju rada s regresijskim modelima. Isprobajte Azure ML za ovaj zadatak

Lekcije

  1. Alati zanata
  2. Upravljanje podacima
  3. Linearna i polinomijalna regresija
  4. Logistička regresija

Zasluge

"Strojno učenje s regresijom" napisano je s ♥️ od strane Jen Looper

♥️ Suradnici na kvizu uključuju: Muhammad Sakib Khan Inan i Ornella Altunyan

Skup podataka o bundevama predložen je od strane ovog projekta na Kaggleu, a njegovi podaci potječu iz Standardnih izvještaja o cijenama na terminalnim tržištima za specijalne kulture koje distribuira Ministarstvo poljoprivrede Sjedinjenih Američkih Država. Dodali smo nekoliko točaka vezanih uz boju na temelju sorte kako bismo normalizirali distribuciju. Ovi podaci su u javnom vlasništvu.

Odricanje od odgovornosti:
Ovaj dokument je preveden korištenjem AI usluge za prevođenje Co-op Translator. Iako nastojimo osigurati točnost, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati mjerodavnim izvorom. Za ključne informacije preporučuje se profesionalni prijevod od strane stručnjaka. Ne preuzimamo odgovornost za bilo kakve nesporazume ili pogrešne interpretacije proizašle iz korištenja ovog prijevoda.