ఈ విభాగంలోని పాఠాలు మెషీన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో రిగ్రెషన్ రకాల గురించి కవర్ చేస్తాయి. రిగ్రెషన్ మోడల్స్ వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధం ను నిర్ణయించడంలో సహాయపడతాయి. ఈ రకం మోడల్ పొడవు, ఉష్ణోగ్రత లేదా వయస్సు వంటి విలువలను అంచనా వేయగలదు, కాబట్టి డేటా పాయింట్లను విశ్లేషిస్తూ వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాలను కనుగొంటుంది.

ఈ పాఠాల సిరీస్‌లో, మీరు లీనియర్ మరియు లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ మధ్య తేడాలను తెలుసుకుంటారు, మరియు ఎప్పుడు ఒకదాన్ని మరొకదానిపై ప్రాధాన్యం ఇవ్వాలో తెలుసుకుంటారు.

🎥 రిగ్రెషన్ మోడల్స్ పరిచయం చేసే చిన్న వీడియో కోసం పై చిత్రాన్ని క్లిక్ చేయండి.

ఈ పాఠాల సమూహంలో, మీరు మెషీన్ లెర్నింగ్ పనులను ప్రారంభించడానికి సెట్ అవుతారు, ఇందులో డేటా శాస్త్రవేత్తల సాధారణ వాతావరణం అయిన నోట్‌బుక్స్ నిర్వహణ కోసం విజువల్ స్టూడియో కోడ్‌ను కాన్ఫిగర్ చేయడం కూడా ఉంటుంది. మీరు మెషీన్ లెర్నింగ్ కోసం లైబ్రరీ అయిన స్కైకిట్-లెర్న్‌ను తెలుసుకుంటారు, మరియు ఈ అధ్యాయంలో రిగ్రెషన్ మోడల్స్‌పై దృష్టి పెట్టి మీ మొదటి మోడల్స్‌ను నిర్మిస్తారు.

రిగ్రెషన్ మోడల్స్‌తో పని చేయడం గురించి నేర్చుకోవడానికి సహాయపడే ఉపయోగకరమైన లో-కోడ్ టూల్స్ ఉన్నాయి. ఈ పనికి Azure ML ను ప్రయత్నించండి

పాఠాలు

క్రెడిట్స్

"ML with regression" ను ♥️ తో జెన్ లూపర్ రాశారు

♥️ క్విజ్ సహకారులు: ముహమ్మద్ సకీబ్ ఖాన్ ఇనాన్ మరియు ఒర్నెల్లా ఆల్టున్యాన్

పంప్కిన్ డేటాసెట్‌ను కాగుల్‌లో ఈ ప్రాజెక్ట్ సూచించింది మరియు దాని డేటా యునైటెడ్ స్టేట్స్ డిపార్ట్‌మెంట్ ఆఫ్ అగ్రికల్చర్ పంపిణీ చేసే స్పెషాల్టీ క్రాప్స్ టెర్మినల్ మార్కెట్స్ స్టాండర్డ్ రిపోర్ట్స్ నుండి తీసుకోబడింది. మేము వేరియటీ ఆధారంగా రంగు చుట్టూ కొన్ని పాయింట్లను జోడించి పంపిణీని సాధారణం చేసాము. ఈ డేటా పబ్లిక్ డొమైన్‌లో ఉంది.

అస్పష్టత:
ఈ పత్రాన్ని AI అనువాద సేవ Co-op Translator ఉపయోగించి అనువదించబడింది. మేము ఖచ్చితత్వానికి ప్రయత్నించినప్పటికీ, ఆటోమేటెడ్ అనువాదాల్లో పొరపాట్లు లేదా తప్పిదాలు ఉండవచ్చు. అసలు పత్రం దాని స్వదేశీ భాషలోనే అధికారిక మూలంగా పరిగణించాలి. ముఖ్యమైన సమాచారానికి, ప్రొఫెషనల్ మానవ అనువాదం చేయించుకోవడం మంచిది. ఈ అనువాదం వలన కలిగే ఏవైనా అపార్థాలు లేదా తప్పుదారుల బాధ్యత మేము తీసుకోము.