Je, algorithm ya kujifunza mashine ya urekebishaji wa mstari hufanya mawazo gani?
Je, algorithm ya kujifunza mashine ya urekebishaji wa mstari hufanya mawazo gani?

Video: Je, algorithm ya kujifunza mashine ya urekebishaji wa mstari hufanya mawazo gani?

Video: Je, algorithm ya kujifunza mashine ya urekebishaji wa mstari hufanya mawazo gani?
Video: Recommender Systems 2024, Mei
Anonim

Mawazo kuhusu wakadiriaji: Vigezo huru hupimwa bila makosa. Vigezo vya kujitegemea vinajitegemea kwa mstari, yaani huko ni hakuna multicollinearity katika data.

Katika suala hili, ni yapi mawazo manne ya urejeshaji wa mstari?

Kuna mawazo manne kuhusishwa na a rejeshi la mstari mfano: Linearity: Uhusiano kati ya X na maana ya Y ni mstari . Homoscedasticity: Tofauti ya mabaki ni sawa kwa thamani yoyote ya X. Uhuru: Uchunguzi hautegemei.

Pili, ni mawazo gani ya kimsingi ya urekebishaji wa mstari? Mawazo ya Urejeshaji wa Mstari

  • Mfano wa regression ni mstari katika vigezo.
  • Maana ya mabaki ni sifuri.
  • Homoscedasticity ya mabaki au tofauti sawa.
  • Hakuna uunganisho otomatiki wa mabaki.
  • Vigezo vya X na mabaki hayana uhusiano.
  • Tofauti katika thamani za X ni chanya.
  • Mfano wa urejeshaji umebainishwa kwa usahihi.
  • Hakuna multicollinearity kamili.

Hivi, ni mawazo gani ya urekebishaji wa mstari kuhusu mabaki?

Mpango wa kutawanya mabaki maadili dhidi ya maadili yaliyotabiriwa ni njia nzuri ya kuangalia kwa ushoga. Haipaswi kuwa na mchoro wazi katika usambazaji na ikiwa kuna muundo maalum, data ni ya heteroscedastic.

Regression ni aina ya kujifunza kwa mashine?

Linear Kurudi nyuma ni a kujifunza mashine algorithm kulingana na kusimamiwa kujifunza . Hufanya a kurudi nyuma kazi. Kurudi nyuma mifano ya thamani ya utabiri lengwa kulingana na vigeu huru. Linear kurudi nyuma hufanya kazi ya kutabiri thamani tegemezi ya kutofautisha (y) kulingana na kigezo huru kilichotolewa (x).

Ilipendekeza: