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/id/2-Regression
History
leestott 349386faa1
🌐 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

Model regresi untuk pembelajaran mesin

Topik regional: Model regresi untuk harga labu di Amerika Utara 🎃

Di Amerika Utara, labu sering diukir menjadi wajah menyeramkan untuk Halloween. Mari kita pelajari lebih lanjut tentang sayuran yang menarik ini!

jack-o-lanterns

Foto oleh Beth Teutschmann di Unsplash

Apa yang akan Anda pelajari

Pengantar Regresi

🎥 Klik gambar di atas untuk video pengantar singkat tentang pelajaran ini

Pelajaran dalam bagian ini mencakup jenis regresi dalam konteks pembelajaran mesin. Model regresi dapat membantu menentukan hubungan antara variabel. Jenis model ini dapat memprediksi nilai seperti panjang, suhu, atau usia, sehingga mengungkapkan hubungan antara variabel saat menganalisis titik data.

Dalam rangkaian pelajaran ini, Anda akan mempelajari perbedaan antara regresi linear dan regresi logistik, serta kapan Anda sebaiknya memilih salah satu di antaranya.

ML untuk pemula - Pengantar model regresi untuk pembelajaran mesin

🎥 Klik gambar di atas untuk video singkat yang memperkenalkan model regresi.

Dalam kelompok pelajaran ini, Anda akan mempersiapkan diri untuk memulai tugas pembelajaran mesin, termasuk mengonfigurasi Visual Studio Code untuk mengelola notebook, lingkungan umum bagi ilmuwan data. Anda akan mengenal Scikit-learn, sebuah pustaka untuk pembelajaran mesin, dan Anda akan membangun model pertama Anda, dengan fokus pada model regresi dalam bab ini.

Ada alat low-code yang berguna yang dapat membantu Anda mempelajari cara bekerja dengan model regresi. Coba Azure ML untuk tugas ini

Pelajaran

  1. Alat yang digunakan
  2. Mengelola data
  3. Regresi linear dan polinomial
  4. Regresi logistik

Kredit

"ML dengan regresi" ditulis dengan ♥️ oleh Jen Looper

♥️ Kontributor kuis termasuk: Muhammad Sakib Khan Inan dan Ornella Altunyan

Dataset labu disarankan oleh proyek ini di Kaggle dan datanya bersumber dari Laporan Standar Pasar Terminal Tanaman Khusus yang didistribusikan oleh Departemen Pertanian Amerika Serikat. Kami telah menambahkan beberapa poin terkait warna berdasarkan varietas untuk menormalkan distribusi. Data ini berada dalam domain publik.

Penafian:
Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan penerjemahan AI Co-op Translator. Meskipun kami berusaha untuk memberikan hasil yang akurat, harap diketahui bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang otoritatif. Untuk informasi yang bersifat kritis, disarankan menggunakan jasa penerjemahan profesional oleh manusia. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau penafsiran yang keliru yang timbul dari penggunaan terjemahan ini.