Epizoda

Úvod k regresním modelům pro strojové Učení [část 5] | Strojové Učení pro začátečníky

with Bea Stollnitz

Vítejte v další epizodě našeho kurzu Strojové Učení pro začátečníky, který představil Bea Stollnitz, hlavní poradce pro cloud v Microsoftu! V tomto videu představíme regresní modely, což jsou základní nástroje strojového učení pro zkoumání vztahu mezi proměnnými.

V tomto videu se dozvíte:

Koncept regrese a jeho použití k predikci hodnot
Rozdíly mezi lineární, polynomovou a logistickou regresí
Příklady použití regresních modelů v reálném světě

Tyto regresní typy prozkoumáme podrobněji v nadcházejících videích, kde se také dozvíte, jak je implementovat pomocí kódu Pythonu v poznámkových blocích Jupyter.

Sledujte další video v této sérii, kde se podrobněji podíváme na lineární regresi a provedeme vás její implementací. Uvidíte se tam!

Chapters

00:00 - Úvod
00:09 - Co jsou regresní modely?
00:55 - 3 hlavní typy regrese
01:08 - Lineární regrese
01:47 - Polynomická regrese
02:22 - Logistická regrese

Doporučené zdroje informací

Tento kurz vychází z bezplatného opensourcového 26-lekce ML pro začátečníky od Microsoftu .

Propojit

Bea Stollnitz | Blog
Bea Stollnitz | Twitter: @beastollnitz
Bea Stollnitz | LinkedIn: in/beatrizstollnitz/