5.6 KiB
مشین لرننگ کے لیے ریگریشن ماڈلز
علاقائی موضوع: شمالی امریکہ میں کدو کی قیمتوں کے لیے ریگریشن ماڈلز 🎃
شمالی امریکہ میں، کدو اکثر ہالووین کے لیے خوفناک چہروں میں تراشے جاتے ہیں۔ آئیے ان دلچسپ سبزیوں کے بارے میں مزید جانتے ہیں!
تصویر از Beth Teutschmann on Unsplash
آپ کیا سیکھیں گے
🎥 اوپر دی گئی تصویر پر کلک کریں اس سبق کی ایک مختصر تعارفی ویڈیو دیکھنے کے لیے
اس سیکشن کے اسباق مشین لرننگ کے تناظر میں ریگریشن کی اقسام کا احاطہ کرتے ہیں۔ ریگریشن ماڈلز متغیرات کے درمیان تعلقات کا تعین کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ یہ قسم کے ماڈلز لمبائی، درجہ حرارت، یا عمر جیسی قدریں پیش گوئی کر سکتے ہیں، اس طرح ڈیٹا پوائنٹس کا تجزیہ کرتے ہوئے متغیرات کے درمیان تعلقات کو ظاہر کرتے ہیں۔
اس اسباق کی سیریز میں، آپ لکیری اور لاجسٹک ریگریشن کے درمیان فرق دریافت کریں گے، اور یہ جانیں گے کہ کب ایک کو دوسرے پر ترجیح دینی چاہیے۔
🎥 اوپر دی گئی تصویر پر کلک کریں ریگریشن ماڈلز کا تعارف دیکھنے کے لیے۔
اس سبق کے گروپ میں، آپ مشین لرننگ کے کام شروع کرنے کے لیے تیار ہوں گے، جس میں نوٹ بکس کو منظم کرنے کے لیے Visual Studio Code کو ترتیب دینا شامل ہے، جو ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے ایک عام ماحول ہے۔ آپ Scikit-learn دریافت کریں گے، جو مشین لرننگ کے لیے ایک لائبریری ہے، اور آپ اپنے پہلے ماڈلز بنائیں گے، اس باب میں خاص طور پر ریگریشن ماڈلز پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے۔
ایسے مفید کم کوڈ والے ٹولز موجود ہیں جو آپ کو ریگریشن ماڈلز کے ساتھ کام کرنے کے بارے میں سیکھنے میں مدد دے سکتے ہیں۔ اس کام کے لیے Azure ML آزمائیں
اسباق
کریڈٹس
"ریگریشن کے ساتھ مشین لرننگ" کو ♥️ کے ساتھ Jen Looper نے لکھا ہے
♥️ کوئز کے شراکت داروں میں شامل ہیں: محمد ثاقب خان عنان اور اورنیلا التونیان
کدو کا ڈیٹاسیٹ Kaggle پر اس پروجیکٹ کی تجویز کردہ ہے اور اس کا ڈیٹا Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports سے حاصل کیا گیا ہے جو کہ امریکی محکمہ زراعت کے ذریعہ تقسیم کیا گیا ہے۔ ہم نے تقسیم کو معمول پر لانے کے لیے قسم کی بنیاد پر رنگ کے ارد گرد کچھ پوائنٹس شامل کیے ہیں۔ یہ ڈیٹا عوامی ڈومین میں ہے۔
ڈس کلیمر:
یہ دستاویز AI ترجمہ سروس Co-op Translator کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کے لیے پوری کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا عدم درستگی ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی اصل زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے لیے ہم ذمہ دار نہیں ہیں۔