Dema ku tora neuralî ji bo pêşbînkirina çalakiyê tê bikar anîn di dema her dubarekirina lîstikê de çalakî çawa tê hilbijartin?
Di dema her dubarekirina lîstikê de dema ku torgilokek neuralî bikar tîne da ku çalakiyê pêşbîn bike, çalakî li ser bingeha derketina tora neuralî tê hilbijartin. Tora neuralî di rewşa heyî ya lîstikê de wekî têketinê digire û li ser kiryarên gengaz dabeşek îhtîmalê çêdike. Çalakiya hilbijartî paşê li ser bingeha tê hilbijartin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Tora ceribandinê, Nirxandina îmtîhanê
Nirxa R-çargoşeya bilind di derbarê guncana modelek bi daneyê de çi destnîşan dike?
Nirxa R-çargoşeya bilind lihevhatinek bihêz a modelê ji daneyan re di warê fêrbûna makîneyê de destnîşan dike. R-çargoşe, ku wekî hevsera diyardeyê jî tê zanîn, pîvanek îstatîstîkî ye ku rêjeya guherbarê ya di guhêrbara girêdayî de ku ji guhêrbarên serbixwe di modela regresyonê de tê pêşbînîkirin diyar dike. Ew
Em çawa dikarin li gorî modela ku di regresyona xêz de hatî afirandin pêşbîniyan bikin?
Regression linear teknîkek bi gelemperî di fêrbûna makîneyê de tête bikar anîn ji bo modela têkiliya di navbera guhêrbarek girêdayî û yek an çend guhêrbarên serbixwe de. Dema ku modelek regresyonê ya xêzek hate afirandin, ew dikare were bikar anîn da ku li ser bingeha daneyên nû yên têketinê pêşbîniyan bike. Di vê bersivê de, em ê gavên ku di çêkirinê de hene lêkolîn bikin
Di regresyona xêz de hevkêşana xetê çi ye û çawa tê temsîl kirin?
Hevkêşana xêzekê di regresîyona xêz de pêwendiya di navbera guhêrbarek girêdayî û yek an çend guhêrbarên serbixwe de nîşan dide. Ew modelek matematîkî ye ku destûrê dide me ku em nirxên guhêrbarên girêdayî li ser bingeha nirxên guhêrbarên serbixwe texmîn bikin. Di çarçoveya fêrbûna makîneyê de, paşveçûna xêzik a
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Bernameya şemitoka fit a çêtirîn, Nirxandina îmtîhanê
Nirxên m û b çawa dikarin ji bo pêşbînîkirina y nirxan di regresyona xêz de werin bikar anîn?
Regression linear teknîkek berfireh di fêrbûna makîneyê de ji bo pêşbînkirina encamên domdar tê bikar anîn. Ew bi taybetî bikêr e dema ku têkiliyek rêzik di navbera guhêrbarên têketinê û guhêrbara armancê de hebe. Di vê çarçovê de, nirxên m û b, ku bi rêzê wekî şil û navber jî têne zanîn, di pêşbîniyê de rolek girîng dilîzin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, regresyonê, Têgihiştina paşvedanê, Nirxandina îmtîhanê
Di fêrbûna makîneyê de armanca paşveçûna xêzik çi ye?
Regression linear di fêrbûna makîneyê de teknîkek bingehîn e ku di têgihiştin û pêşbînkirina têkiliyên di navbera guherbaran de rolek bingehîn dilîze. Ew bi berfirehî ji bo analîza regresyonê tê bikar anîn, ku tê de modelkirina têkiliya di navbera guhêrbarek girêdayî û yek an çend guhêrbarên serbixwe de vedihewîne. Armanca vegerandina xêzikî di fêrbûna makîneyê de ev e ku meriv texmîn bike
Em çawa dikarin di Python de modelek regresyonê biafirînin da ku guhêrbarên hilberîna domdar pêşbîn bikin?
Ji bo ku di Python-ê de modelek regresyonê ji bo pêşbînkirina guhêrbarên hilberana domdar biafirînin, em dikarin pirtûkxane û teknîkên cihêreng ên di warê fêrbûna makîneyê de hene bikar bînin. Regression algorîtmayek fêrbûnê ya çavdêrîkirî ye ku armanc dike ku têkiliyek di navbera guhêrbarên têketinê (taybetmendî) û guhêrbarek armancek domdar de saz bike. 1. Îxalkirina Pirtûkxaneyan: Pêşîn, divê em import bikin
Di fêrbûna makîneyê de armanca pêşbînkirin û pêşbînkirina regresyonê çi ye?
Pêşbînkirin û pêşbînkirina paşveçûnê di fêrbûna makîneyê de, nemaze di warê îstîxbarata çêkirî de, rolek girîng dileyze. Mebesta pêşbînkirin û pêşbînkirina regresyonê ew e ku li ser bingeha pêwendiya di navbera yek an çend guhêrbarên têketinê de guhêrbarek armancek domdar texmîn û pêşbîn bike. Ev teknîk bi berfirehî di warên cûrbecûr de wekî darayî tê bikar anîn,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, regresyonê, Pêşdîtin û pêşbîniya regresyonê, Nirxandina îmtîhanê
Labelê di regresyonê de çawa pênase dikin?
Di warê îstîxbarata hunerî de, nemaze di Fêrbûna Makîneyê ya bi Python de, regresîyon teknîkek berfireh e ku ji bo pêşbînkirina nirxên hejmarî yên domdar tê bikar anîn. Di çarçoveya paşveçûnê de, etîketek guhêrbara armanc an guhêrbara ku em hewl didin pêşbînî bikin vedibêje. Ew wekî guhêrbara girêdayî jî tê zanîn. Labelê nîşan dide
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, regresyonê, Taybetmendî û etîketên paşvedanê, Nirxandina îmtîhanê
Di çarçoveya fêrbûna makîneyê de bi Python re taybetmendî û etîketên regresyonê çi ne?
Di çarçoweya fêrbûna makîneyê de bi Python re, taybetmendî û etîketên regresyonê di avakirina modelên pêşbînîker de rolek girîng dileyzin. Regression teknîkek fêrbûna çavdêrîkirî ye ku armanc dike ku guhêrbarek encamek domdar li ser bingeha yek an çend guhêrbarên têketinê pêşbîn bike. Taybetmendî, ku wekî pêşbînker an guhêrbarên serbixwe jî têne zanîn, guhêrbarên têketinê ne
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, regresyonê, Taybetmendî û etîketên paşvedanê, Nirxandina îmtîhanê
- 1
- 2