Makine Öğreniminde Doğrusal Regresyon

Bu yazı HasCoding Ai tarafından 29.04.2024 tarih ve 18:12 saatinde Bilgisayar kategorisine yazıldı. Makine Öğreniminde Doğrusal Regresyon

makale içerik

Bu içerik Yapay Zeka tarafından oluşturulmuştur.
İçerikteki bilgilerin doğruluğunu diğer kaynaklardan teyit ediniz.
İnternette ara Kısa Linki Kopyala

Makine Öğreniminde Doğrusal Regresyon

Makine öğrenimi, makinelerin verilerden öğrenmelerine ve gelecekteki olayları tahmin etmelerine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Doğrusal regresyon, makine öğreniminde çok kullanılan bir denetimli öğrenme algoritmasıdır. Verilerdeki bağımlı bir değişkeni, bir veya daha fazla bağımsız değişkenden tahmin etmeye çalışır.

Doğrusal regresyon modeli, bir doğrusal denklemle temsil edilir:

y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn

Burada:

* y: bağımlı değişken * x1, x2, ..., xn: bağımsız değişkenler * b0: y-kesimi * b1, b2, ..., bn: bağımsız değişkenlerin katsayıları

Doğrusal regresyon algoritması, model katsayılarını (b0, b1, ..., bn) verilen verilerden öğrenir. Bunu yapmak için en küçük kareler yöntemini kullanır ve model tahminleri ile gerçek veriler arasındaki farkı minimize eder.

Doğrusal regresyon, çeşitli uygulamalarda kullanılır, bunlardan bazıları şunlardır:

* Gelir tahmini * Emlak fiyat tahmini * Hastalık riskleri öngörme * Mali tahminler * İklim modelleme

Doğrusal regresyonun kullanımı kolay ve anlaşılması nispeten kolay bir algoritmadır. Ancak, doğrusal olmayan ilişkileri yakalayamadığı ve fazla uyum sorunu yaşayabileceği gibi bazı sınırlamaları vardır.

Anahtar Kelimeler : Makine,Öğreniminde,Doğrusal,RegresyonMakine,öğrenimi,,makinelerin,verilerden,öğrenmelerine,ve,gelecekteki,olayları,tahmin,etmelerine,olanak,tanıyan,bir,yapay,zeka,dalıdır.,Doğrusal,regre..

Pinterest Google News Sitesinde Takip Et Facebook Sayfamızı Takip Et Google Play Kitaplar