Обучение и понимание моделей регрессии в машинном обучении
Начальный уровень
Инженер по искусственному интеллекту
Специалист по обработке и анализу данных
Студент
Azure
Регрессия, пожалуй, является наиболее широко используемым методом машинного обучения и часто служит основой для научных открытий, бизнес-планирования и анализа фондового рынка. В этом учебном материале рассматривается некоторые распространенные анализы регрессии, как простые, так и более сложные, и предоставляет некоторые аналитические сведения о том, как оценить производительность модели.
Цели обучения
В этом модуле вы будете:
- Узнайте, как работает регрессия.
- Работа с новыми алгоритмами: линейная регрессия, несколько линейных регрессий и полиномиальная регрессия.
- Ознакомьтесь с преимуществами и ограничениями моделей регрессии.
- Визуализировать функции ошибок и затрат в линейной регрессии.
- Общие сведения о метриках оценки для регрессии.
Предварительные требования
Знакомство с моделями машинного обучения
Начало работы с Azure
Выберите подходящую вам учетную запись Azure. Используйте оплату по мере использования или попробуйте Azure бесплатно в течение 30 дней. Зарегистрируйтесь.