8.0 KiB
മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള റെഗ്രഷൻ മോഡലുകൾ
പ്രാദേശിക വിഷയം: നോർത്ത് അമേരിക്കയിലെ പംപ്കിൻ വിലകൾക്കുള്ള റെഗ്രഷൻ മോഡലുകൾ 🎃
നോർത്ത് അമേരിക്കയിൽ, ഹാലോവീൻക്കായി പംപ്കിനുകൾ ഭയങ്കരമായ മുഖങ്ങളായി മുറിക്കുന്നു. ഈ ആകർഷകമായ പച്ചക്കറികളെ കുറിച്ച് കൂടുതൽ കണ്ടെത്താം!
ഫോട്ടോ ബെത്ത് ട്യൂട്ഷ്മാൻ അൺസ്പ്ലാഷിൽ
നിങ്ങൾ പഠിക്കാനിരിക്കുന്നതെന്ത്
🎥 ഈ പാഠത്തിന് ഒരു വേഗത്തിലുള്ള പരിചയ വീഡിയോക്കായി മുകളിൽ ചിത്രത്തിൽ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക
ഈ വിഭാഗത്തിലെ പാഠങ്ങൾ മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ സാന്ദർഭ്യത്തിൽ റെഗ്രഷൻ തരംകുറിപ്പുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. റെഗ്രഷൻ മോഡലുകൾ വ്യത്യസ്ത വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. ഈ മോഡൽ തരം നീളം, താപനില, പ്രായം പോലുള്ള മൂല്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും, അതിലൂടെ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്ത് വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു.
ഈ പാഠമാലയിൽ, ലീനിയർ റെഗ്രഷനും ലോജിസ്റ്റിക് റെഗ്രഷനും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തും, കൂടാതെ ഒരുപാട് ഒരുപാട് തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ട സമയവും അറിയും.
🎥 റെഗ്രഷൻ മോഡലുകൾ പരിചയപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു ചെറിയ വീഡിയോക്കായി മുകളിൽ ചിത്രത്തിൽ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക.
ഈ പാഠസമൂഹത്തിൽ, നിങ്ങൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ ആരംഭിക്കാൻ സജ്ജമാകും, ഇതിൽ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കുള്ള സാധാരണ പരിസ്ഥിതി ആയ നോട്ട്ബുക്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ വിസ്വൽ സ്റ്റുഡിയോ കോഡ് ക്രമീകരിക്കുന്നതും ഉൾപ്പെടുന്നു. നിങ്ങൾ മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള ലൈബ്രറി ആയ Scikit-learn കണ്ടെത്തും, ഈ അധ്യായത്തിൽ റെഗ്രഷൻ മോഡലുകൾക്ക് കേന്ദ്രീകരിച്ച് നിങ്ങളുടെ ആദ്യ മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കും.
റെഗ്രഷൻ മോഡലുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നത് പഠിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന കുറച്ച് ലൊ-കോഡ് ഉപകരണങ്ങൾ ഉണ്ട്. ഈ പ്രവർത്തനത്തിന് Azure ML പരീക്ഷിക്കുക
പാഠങ്ങൾ
ക്രെഡിറ്റുകൾ
"ML with regression" ♥️ കൊണ്ട് എഴുതിയത് ജെൻ ലൂപ്പർ
♥️ ക്വിസ് സംഭാവകർ: മുഹമ്മദ് സകിബ് ഖാൻ ഇനാൻ & ഓർനെല്ല അൾടുന്യൻ
പംപ്കിൻ ഡാറ്റാസെറ്റ് കാഗിൾ上的 ഈ പ്രോജക്ട് നിർദ്ദേശിച്ചതാണ്, അതിന്റെ ഡാറ്റ Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports എന്ന യുഎസ് ഡിപ്പാർട്ട്മെന്റ് ഓഫ് അഗ്രിക്കൾച്ചർ വിതരണം ചെയ്യുന്ന റിപ്പോർട്ടുകളിൽ നിന്നാണ്. വിതരണത്തെ സാധാരണമാക്കാൻ വർണ്ണം അടിസ്ഥാനമാക്കി ചില പോയിന്റുകൾ ചേർത്തിട്ടുണ്ട്. ഈ ഡാറ്റ പബ്ലിക് ഡൊമെയ്നിലാണ്.
അസൂയാ:
ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം Co-op Translator ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.