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 '2d9b2ea197'
${ noResults }
ML-For-Beginners/translations/et/2-Regression
History
localizeflow[bot] ffece20004
chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/6, 1000 changes) 		3 weeks ago
..
1-Tools chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/6, 1000 changes) 3 weeks ago
2-Data chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/6, 1000 changes) 3 weeks ago
3-Linear chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/6, 1000 changes) 3 weeks ago
4-Logistic chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/6, 1000 changes) 3 weeks ago
README.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/6, 1000 changes) 3 weeks ago

README.md

Regressioonimudelid masinõppes

Piirkondlik teema: Kõrvitsahindade regressioonimudelid Põhja-Ameerikas 🎃

Põhja-Ameerikas nikerdatakse kõrvitsatesse sageli hirmutavaid nägusid Halloweeni jaoks. Uurime lähemalt neid põnevaid köögivilju!

jack-o-lanterns

Foto autor Beth Teutschmann lehel Unsplash

Mida sa õpid

Sissejuhatus regressiooni

🎥 Klõpsa ülaloleval pildil, et vaadata selle õppetunni kiiret sissejuhatavat videot

Selles jaotises käsitletavad õppetunnid hõlmavad regressiooni tüüpe masinõppe kontekstis. Regressioonimudelid aitavad määrata seoseid muutujate vahel. Selline mudel suudab ennustada väärtusi, nagu pikkus, temperatuur või vanus, paljastades seeläbi muutujate vahelisi seoseid, kui ta analüüsib andmepunkte.

Selles õppetundide sarjas avastad erinevused lineaarse ja logistilise regressiooni vahel ning õpid, millal ühte teisele eelistada.

ML algajatele - Sissejuhatus regressioonimudelitesse masinõppes

🎥 Klõpsa ülaloleval pildil, et vaadata lühikest videot regressioonimudelite tutvustamiseks.

Selles õppetundide grupis seadistad end masinõppe ülesannete alustamiseks, sealhulgas Visual Studio Code'i konfigureerimiseks märkmike haldamiseks, mis on andmeteadlaste tavaline töövahend. Avastad Scikit-learn'i, masinõppe teegi, ja ehitad oma esimesed mudelid, keskendudes selles peatükis regressioonimudelitele.

On olemas kasulikke vähese koodiga tööriistu, mis aitavad sul õppida regressioonimudelitega töötamist. Proovi Azure ML-i selleks ülesandeks

Õppetunnid

  1. Tööriistad
  2. Andmete haldamine
  3. Lineaarne ja polünoomne regressioon
  4. Logistiline regressioon

Autorid

"ML regressiooniga" on kirjutatud ♥️ poolt Jen Looper

♥️ Viktoriiniküsimuste panustajad: Muhammad Sakib Khan Inan ja Ornella Altunyan

Kõrvitsate andmestik on soovitatud selle Kaggle'i projekti poolt ning selle andmed pärinevad Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports raportitest, mida levitab Ameerika Ühendriikide Põllumajandusministeerium. Oleme lisanud mõned punktid värvi kohta sordi põhjal, et jaotust normaliseerida. Need andmed on avalikus domeenis.

Lahtiütlus:
See dokument on tõlgitud AI tõlketeenuse Co-op Translator abil. Kuigi püüame tagada täpsust, palume arvestada, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Algne dokument selle algses keeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitame kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tulenevate arusaamatuste või valesti tõlgenduste eest.