Бейне: Сызықтық регрессиялық машинаны оқыту алгоритмі қандай жорамалдар жасайды?
2024 Автор: Stanley Ellington | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-16 00:19
Болжамдар бағалаушылар туралы: Тәуелсіз айнымалылар қатесіз өлшенеді. Тәуелсіз айнымалылар бір-бірінен сызықтық тәуелсіз, яғни болып табылады деректерде мультиколлинеарлылық жоқ.
Осыған байланысты сызықтық регрессияның төрт болжамы қандай?
Сонда төрт жорамал а байланысты сызықтық регрессия модель: Сызықтық: X мен Y-тің ортасы арасындағы қатынас сызықтық . Гомоскедастық: қалдық дисперсиясы X-тің кез келген мәні үшін бірдей. Тәуелсіздігі: Бақылаулар бір-бірінен тәуелсіз.
Екіншіден, сызықтық регрессияның негізгі болжамдары қандай? Сызықтық регрессияның болжамдары
- Регрессия моделі параметрлері бойынша сызықты.
- Қалдықтардың орташа мәні нөлге тең.
- Қалдықтардың гомоскедастикасы немесе тең дисперсия.
- Қалдықтардың автокорреляциясы жоқ.
- X айнымалылары мен қалдықтары корреляциясыз.
- X мәндеріндегі өзгергіштік оң.
- Регрессия моделі дұрыс көрсетілген.
- Мінсіз мультиколлинеарлық жоқ.
Мұнда қалдыққа қатысты сызықтық регрессияның болжамдары қандай?
Шашырау графигі қалдық мәндер мен болжамды мәндер тексерудің жақсы жолы болып табылады үшін гомоскедастық. Бөлуде нақты үлгі болмауы керек және егер белгілі бір үлгі болса, деректер гетероскедастық болып табылады.
Регрессия машиналық оқытудың бір түрі ме?
Сызықтық Регрессия Бұл машиналық оқыту бақылауға негізделген алгоритм үйрену . Ол орындайды регрессия тапсырма. Регрессия тәуелсіз айнымалыларға негізделген мақсатты болжау мәнін модельдейді. Сызықтық регрессия берілген тәуелсіз айнымалы (x) негізінде тәуелді айнымалы мәнді (y) болжау тапсырмасын орындайды.
Ұсынылған:
Қарапайым машинаны пайдалануда қандай айырмашылық бар?
Бұл дегеніміз, егер сіз бір нәрсені азырақ қашықтыққа жылжытсаңыз, сізге үлкен күш жұмсау керек. Екінші жағынан, егер сіз аз күш жұмсағыңыз келсе, оны үлкен қашықтыққа жылжытуыңыз керек. Бұл барлық қарапайым машиналарға тән күш пен қашықтықты айырбастау немесе механикалық артықшылық
Көп регрессиялық талдау дегеніміз не?
Көптік регрессия - қарапайым сызықтық регрессияның кеңеюі. Ол екі немесе одан да көп басқа айнымалылардың мәніне негізделген айнымалының мәнін болжағымыз келгенде қолданылады. Біз болжағыңыз келетін айнымалы тәуелді айнымалы деп аталады (немесе кейде нәтиже, мақсат немесе критерий айнымалысы)
Негізгі жорамалдар не үшін қолданылады?
Негізгі болжам - домендер сөздік мағыналар арасында мағыналық қатынастарды орнатады, оларды анықтау процесінде тиімді пайдалануға болады. Менің көзқарасымдағы негізгі болжам - қартаюға да, алкогольді тұтынуға да тарихи, әлеуметтік және мәдени факторлар әсер етеді
Машинаны қорғаудың мақсаты қандай?
Машинаны күзетудің мақсаты – станоктың қалыпты жұмысы кезінде туындайтын қауіптерден механизаторды және жұмыс аймағындағы басқа қызметкерлерді қорғау. Бұған мыналар сияқты алаңдаушылық тудыратын қауіптер кіреді: кіретін қысу нүктелері, айналмалы бөліктер, кері айналу, көлденең және/немесе ұшатын чиптер мен ұшқындар
Бірінші келген бірінші қызмет жоспарлау алгоритмі дегеніміз не?
First Come First Serve (FCFS) – кезекке қойылған сұраулар мен процестерді келу реті бойынша автоматты түрде орындайтын операциялық жүйені жоспарлау алгоритмі. Алгоритмнің бұл түрінде алдымен процессорды сұрайтын процестер алдымен процессордың бөлінуін алады. Бұл FIFO кезегімен басқарылады