leestott
c796f3dda8
|
3 weeks ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| 1-Tools | 3 weeks ago | |
| 2-Data | 3 weeks ago | |
| 3-Linear | 3 weeks ago | |
| 4-Logistic | 3 weeks ago | |
| README.md | 3 weeks ago | |
README.md
Các mô hình hồi quy trong học máy
Chủ đề khu vực: Các mô hình hồi quy cho giá bí ngô ở Bắc Mỹ 🎃
Ở Bắc Mỹ, bí ngô thường được khắc thành những khuôn mặt đáng sợ cho lễ Halloween. Hãy cùng khám phá thêm về loại rau củ thú vị này!
Ảnh của Beth Teutschmann trên Unsplash
Những gì bạn sẽ học
🎥 Nhấn vào hình ảnh trên để xem video giới thiệu nhanh về bài học này
Các bài học trong phần này bao gồm các loại hồi quy trong bối cảnh học máy. Các mô hình hồi quy có thể giúp xác định mối quan hệ giữa các biến. Loại mô hình này có thể dự đoán các giá trị như chiều dài, nhiệt độ, hoặc tuổi tác, từ đó khám phá mối quan hệ giữa các biến khi phân tích các điểm dữ liệu.
Trong loạt bài học này, bạn sẽ khám phá sự khác biệt giữa hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic, cũng như khi nào nên ưu tiên sử dụng một loại so với loại kia.
🎥 Nhấn vào hình ảnh trên để xem video ngắn giới thiệu về các mô hình hồi quy.
Trong nhóm bài học này, bạn sẽ được thiết lập để bắt đầu các nhiệm vụ học máy, bao gồm cấu hình Visual Studio Code để quản lý notebook, môi trường phổ biến dành cho các nhà khoa học dữ liệu. Bạn sẽ khám phá Scikit-learn, một thư viện dành cho học máy, và bạn sẽ xây dựng các mô hình đầu tiên của mình, tập trung vào các mô hình hồi quy trong chương này.
Có những công cụ ít mã hóa hữu ích có thể giúp bạn học cách làm việc với các mô hình hồi quy. Hãy thử Azure ML cho nhiệm vụ này
Các bài học
Tín dụng
"ML với hồi quy" được viết với ♥️ bởi Jen Looper
♥️ Những người đóng góp cho bài kiểm tra bao gồm: Muhammad Sakib Khan Inan và Ornella Altunyan
Bộ dữ liệu về bí ngô được đề xuất bởi dự án này trên Kaggle và dữ liệu của nó được lấy từ Báo cáo Tiêu chuẩn Thị trường Đầu mối Cây trồng Đặc sản do Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ phân phối. Chúng tôi đã thêm một số điểm liên quan đến màu sắc dựa trên giống để chuẩn hóa phân phối. Dữ liệu này thuộc phạm vi công cộng.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm:
Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI Co-op Translator. Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ bản địa nên được coi là nguồn thông tin chính thức. Đối với các thông tin quan trọng, khuyến nghị sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp bởi con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm cho bất kỳ sự hiểu lầm hoặc diễn giải sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.