기계 학습에서 회귀 모델 학습 및 이해
초급
AI 엔지니어
데이터 과학자
학생
Azure
회귀는 가장 널리 사용되는 기계 학습 기술이며, 일반적으로 과학적 발견, 비즈니스 계획, 주식 시장 분석을 기본으로 합니다. 이 학습 자료는 간단하고 복잡한 몇 가지 일반적인 회귀 분석을 자세히 알아보고, 모델 성능을 평가하는 방법에 대한 인사이트를 제공합니다.
학습 목표
이 모듈에서는 다음을 수행합니다.
- 회귀 작업을 이해합니다.
- 새 알고리즘 작업인 선형 회귀, 다중 선형 회귀, 다항 회귀를 사용하여 작업합니다.
- 회귀 모델의 장점과 제한 사항을 이해합니다.
- 선형 회귀에서 오류 및 비용 함수를 시각화합니다.
- 회귀에 대한 기본 평가 메트릭을 이해합니다.
사전 요구 사항
기계 학습 모델 숙지
Azure 시작
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