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.
54 lines
3.9 KiB
54 lines
3.9 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "508582278dbb8edd2a8a80ac96ef416c",
|
|
"translation_date": "2025-09-05T15:08:11+00:00",
|
|
"source_file": "2-Regression/README.md",
|
|
"language_code": "sk"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# Regresné modely pre strojové učenie
|
|
## Regionálna téma: Regresné modely pre ceny tekvíc v Severnej Amerike 🎃
|
|
|
|
V Severnej Amerike sa tekvice často vyrezávajú do strašidelných tvárí na Halloween. Poďme objaviť viac o týchto fascinujúcich zeleninách!
|
|
|
|
|
|
> Foto od <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Beth Teutschmann</a> na <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
|
|
|
|
## Čo sa naučíte
|
|
|
|
[](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "Úvodné video o regresii - Kliknite na sledovanie!")
|
|
> 🎥 Kliknite na obrázok vyššie pre rýchle úvodné video k tejto lekcii
|
|
|
|
Lekcie v tejto sekcii pokrývajú typy regresie v kontexte strojového učenia. Regresné modely môžu pomôcť určiť _vzťah_ medzi premennými. Tento typ modelu dokáže predpovedať hodnoty, ako sú dĺžka, teplota alebo vek, čím odhaľuje vzťahy medzi premennými pri analýze dátových bodov.
|
|
|
|
V tejto sérii lekcií objavíte rozdiely medzi lineárnou a logistickou regresiou a zistíte, kedy je vhodné použiť jednu alebo druhú.
|
|
|
|
[](https://youtu.be/XA3OaoW86R8 "ML pre začiatočníkov - Úvod do regresných modelov pre strojové učenie")
|
|
|
|
> 🎥 Kliknite na obrázok vyššie pre krátke video predstavujúce regresné modely.
|
|
|
|
V tejto skupine lekcií sa pripravíte na začiatok úloh strojového učenia, vrátane konfigurácie Visual Studio Code na správu notebookov, bežného prostredia pre dátových vedcov. Objavíte knižnicu Scikit-learn pre strojové učenie a vytvoríte svoje prvé modely, pričom sa v tejto kapitole zameriate na regresné modely.
|
|
|
|
> Existujú užitočné nástroje s nízkym kódom, ktoré vám môžu pomôcť naučiť sa pracovať s regresnými modelmi. Vyskúšajte [Azure ML pre túto úlohu](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
|
|
|
|
### Lekcie
|
|
|
|
1. [Nástroje remesla](1-Tools/README.md)
|
|
2. [Správa dát](2-Data/README.md)
|
|
3. [Lineárna a polynomiálna regresia](3-Linear/README.md)
|
|
4. [Logistická regresia](4-Logistic/README.md)
|
|
|
|
---
|
|
### Kredity
|
|
|
|
"ML s regresiou" bolo napísané s ♥️ od [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
|
|
|
|
♥️ Prispievatelia kvízov zahŕňajú: [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) a [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom)
|
|
|
|
Dataset tekvíc je navrhnutý [týmto projektom na Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) a jeho dáta pochádzajú zo [Štandardných správ terminálových trhov pre špeciálne plodiny](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) distribuovaných Ministerstvom poľnohospodárstva Spojených štátov. Pridali sme niekoľko bodov týkajúcich sa farby na základe odrody, aby sme normalizovali distribúciu. Tieto dáta sú vo verejnej doméne.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**Upozornenie**:
|
|
Tento dokument bol preložený pomocou služby AI prekladu [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aj keď sa snažíme o presnosť, prosím, berte na vedomie, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho pôvodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu. |