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
3.8 KiB
54 lines
3.8 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "508582278dbb8edd2a8a80ac96ef416c",
|
|
"translation_date": "2025-09-05T15:07:40+00:00",
|
|
"source_file": "2-Regression/README.md",
|
|
"language_code": "sw"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# Miundo ya Regression kwa Kujifunza Mashine
|
|
## Mada ya Kikanda: Miundo ya Regression kwa Bei za Maboga Kaskazini mwa Amerika 🎃
|
|
|
|
Kaskazini mwa Amerika, maboga mara nyingi hukatwa na kuchongwa kuwa sura za kutisha kwa ajili ya Halloween. Hebu tujifunze zaidi kuhusu mboga hizi za kuvutia!
|
|
|
|
|
|
> Picha na <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Beth Teutschmann</a> kwenye <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
|
|
|
|
## Kile Utakachojifunza
|
|
|
|
[](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "Regression Introduction video - Click to Watch!")
|
|
> 🎥 Bofya picha hapo juu kwa video fupi ya utangulizi wa somo hili
|
|
|
|
Masomo katika sehemu hii yanahusu aina za regression katika muktadha wa kujifunza mashine. Miundo ya regression inaweza kusaidia kubaini _uhusiano_ kati ya vigezo. Aina hii ya muundo inaweza kutabiri thamani kama urefu, joto, au umri, hivyo kufichua uhusiano kati ya vigezo inapochambua data.
|
|
|
|
Katika mfululizo huu wa masomo, utagundua tofauti kati ya regression ya mstari na regression ya logistic, na wakati wa kuchagua moja badala ya nyingine.
|
|
|
|
[](https://youtu.be/XA3OaoW86R8 "ML for beginners - Introduction to Regression models for Machine Learning")
|
|
|
|
> 🎥 Bofya picha hapo juu kwa video fupi inayoelezea miundo ya regression.
|
|
|
|
Katika kundi hili la masomo, utajiandaa kuanza kazi za kujifunza mashine, ikiwa ni pamoja na kusanidi Visual Studio Code ili kudhibiti daftari, mazingira ya kawaida kwa wanasayansi wa data. Utagundua Scikit-learn, maktaba ya kujifunza mashine, na utajenga miundo yako ya kwanza, ukizingatia miundo ya Regression katika sura hii.
|
|
|
|
> Kuna zana za kiwango cha chini cha msimbo ambazo zinaweza kukusaidia kujifunza kuhusu kufanya kazi na miundo ya regression. Jaribu [Azure ML kwa kazi hii](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
|
|
|
|
### Masomo
|
|
|
|
1. [Zana za kazi](1-Tools/README.md)
|
|
2. [Kusimamia data](2-Data/README.md)
|
|
3. [Regression ya mstari na polynomial](3-Linear/README.md)
|
|
4. [Regression ya logistic](4-Logistic/README.md)
|
|
|
|
---
|
|
### Credits
|
|
|
|
"ML na regression" imeandikwa kwa ♥️ na [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
|
|
|
|
♥️ Wachangiaji wa maswali ya mtihani ni pamoja na: [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) na [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom)
|
|
|
|
Seti ya data ya maboga imetolewa na [mradi huu kwenye Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) na data yake imetokana na [Ripoti za Kawaida za Masoko ya Mazao Maalum](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) zinazotolewa na Idara ya Kilimo ya Marekani. Tumeongeza baadhi ya pointi kuhusu rangi kulingana na aina ili kusawazisha usambazaji. Data hii iko katika umma.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**Kanusho**:
|
|
Hati hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya kutafsiri ya AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ingawa tunajitahidi kuhakikisha usahihi, tafadhali fahamu kuwa tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au kutokuwa sahihi. Hati ya asili katika lugha yake ya awali inapaswa kuzingatiwa kama chanzo cha mamlaka. Kwa taarifa muhimu, tafsiri ya kitaalamu ya binadamu inapendekezwa. Hatutawajibika kwa kutoelewana au tafsiri zisizo sahihi zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii. |