劇集

適用於 機器學習 的回歸模型簡介 [第 5 部分] |適用於初學者的 機器學習

取代為 Bea Stollnitz

適用於初學者的 機器學習

歡迎使用 Microsoft 首席雲端大使 Bea Stollnitz 所呈現的初學者課程 機器學習 下一集！ 在此影片中，我們將介紹回歸模型，這是機器學習中用來調查變數之間關聯性的基本工具。

在此影片中，您將瞭解：

  • 回歸的概念及其如何用來預測值
  • 線性、多項式和羅吉斯回歸之間的差異
  • 如何套用回歸模型的實際範例

我們將在即將推出的影片中更深入地探索這些回歸類型，您也將瞭解如何在 Jupyter 筆記本中使用 Python 程式代碼來實作這些回歸類型。

請持續關注此系列中的下一個影片，我們將深入探討線性回歸，並引導您完成其實作。 見你！

章

  • 本課程是以來自 Microsoft 的免費開放原始碼、26 課 ML 初學者 課程為基礎。

連線

Azure Machine Learning