Video: ¿Qué es un problema de regresión en el aprendizaje automático?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
Un problema de regresión es cuando la variable de salida es un verdadero o valor continuo, como salario ”O“peso”. Muchos Se pueden utilizar diferentes modelos, el más simple es la regresión lineal. Intenta ajustar los datos con el mejor hiperplano que pasa por los puntos.
También la pregunta es, ¿qué es la regresión en el aprendizaje automático con el ejemplo?
Regresión los modelos se utilizan para predecir un valor continuo. Predecir los precios de una casa dadas las características de la casa, como el tamaño, el precio, etc., es una de las ejemplos de Regresión . Es una técnica supervisada.
Además de lo anterior, ¿cuál es el problema de clasificación en el aprendizaje automático? En aprendizaje automático y estadísticas, clasificación es el problema de identificar a cuál de un conjunto de categorías (subpoblaciones) pertenece una nueva observación, sobre la base de un conjunto de datos de entrenamiento que contiene observaciones (o instancias) cuya pertenencia a la categoría es conocida.
La gente también pregunta, ¿cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y la regresión?
Desafortunadamente, ahí es donde la similitud entre regresión versus clasificación aprendizaje automático termina. El principal diferencia entre ellos es que la variable de salida en regresión es numérico (o continuo) mientras que el de clasificación es categórico (o discreto).
¿El aprendizaje automático es solo una regresión?
Lineal regresión es definitivamente un algoritmo que se puede utilizar en aprendizaje automático . Aprendizaje automático a menudo implica muchas más variables explicativas (características) que los modelos estadísticos tradicionales. Quizás decenas, a veces incluso cientos, algunas de las cuales serán variables categóricas con muchos niveles.
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¿Qué es el aprendizaje automático con Python?
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¿Qué industrias utilizan el aprendizaje automático?
La mayoría de las industrias que trabajan con big data han reconocido el valor de la tecnología de aprendizaje automático. El aprendizaje automático es ampliamente aplicable en la industria de la salud. La industria de servicios financieros. La industria minorista. La industria automotriz. Agencias gubernamentales. Industrias de transporte. Industrias de petróleo y gas
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El aprendizaje basado en instancias incluye métodos de razonamiento basado en casos, regresión ponderada localmente y vecino más cercano. Los métodos basados en instancias a veces se denominan métodos de aprendizaje perezoso porque retrasan el procesamiento hasta que se debe clasificar una nueva instancia