regression algorithms သည် စဉ်ဆက်မပြတ် ဒေတာဖြင့် အလုပ်လုပ်နိုင်ပါသလား။
Regression algorithms သည် မှီခိုကိန်းရှင်နှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော သီးခြားကိန်းရှင်များကြား ဆက်စပ်မှုကို စံနမူနာပြုခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် စက်သင်ယူခြင်းနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည်။ Regression algorithms သည် စဉ်ဆက်မပြတ် ဒေတာဖြင့် အမှန်တကယ် အလုပ်လုပ်နိုင်သည်။ အမှန်မှာ၊ ဆုတ်ယုတ်မှုသည် စဉ်ဆက်မပြတ်ကိန်းရှင်များကို ကိုင်တွယ်ရန် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ကိန်းဂဏာန်းများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်စေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ဆုတ်ယုတ်မှုကိုနားလည်ခြင်း
linear regression သည် စကေးချဲ့ရန်အတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသလား။
Linear regression သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့်နည်းပညာဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် regression analysis တွင်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မှီခိုကိန်းရှင်နှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များကြားတွင် မျဉ်းသားသော ဆက်ဆံရေးတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ linear regression သည် ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးတွင် ၎င်း၏အားသာချက်များရှိနေသော်လည်း၊ ၎င်းကို အတိုင်းအတာချဲ့ခြင်းရည်ရွယ်ချက်အတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားခြင်းမရှိပါ။ တကယ်တော့ သင့်လျော်မှုပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ဆုတ်ယုတ်မှုကိုနားလည်ခြင်း
Python တွင် linear regression ကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန် အဘယ်ကိရိယာများနှင့် စာကြည့်တိုက်များကို သုံးနိုင်သနည်း။
Linear regression သည် မှီခိုကိန်းရှင်နှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များကြား ဆက်နွယ်မှုကို စံပြရန်အတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသော ကိန်းဂဏန်းနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင်၊ linear regression သည် ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုပုံစံပြုလုပ်ခြင်းနှင့် variable များကြားတွင် အရင်းခံဆက်နွယ်မှုကို နားလည်ခြင်းအတွက်အသုံးပြုနိုင်သည့် ရိုးရှင်းသော်လည်း အားကောင်းသည့် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Python ဟာ သူ့ရဲ့ကြွယ်ဝပါတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ဆုတ်ယုတ်မှုကိုနားလည်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
linear regression တွင် y တန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန် m နှင့် b တန်ဖိုးများကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
Linear regression သည် စဉ်ဆက်မပြတ်ရလဒ်များကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ input variable နှင့် target variable အကြား linear ဆက်နွယ်မှုရှိသောအခါတွင် ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ slope နှင့် intercept ဟုလည်းလူသိများသော m နှင့် b တို့၏တန်ဖိုးများသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းရာတွင် အရေးပါသောအခန်းမှပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ဆုတ်ယုတ်မှုကိုနားလည်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
linear regression တွင် slope နှင့် y-intercept ကို တွက်ချက်ရန် ဖော်မြူလာများသည် အဘယ်နည်း။
Linear regression သည် မှီခိုကိန်းရှင်နှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များကြား ဆက်နွယ်မှုကို စံနမူနာပြုရန် ရည်ရွယ်သည့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုသည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ နည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စဉ်ဆက်မပြတ်ရလဒ်များကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ slope နှင့် y-intercept များသည် linear regression အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော parameters များဖြစ်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ဆုတ်ယုတ်မှုကိုနားလည်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
linear regression တွင် အကောင်းဆုံး-အံဝင်ခွင်ကျမျဉ်းကို မည်သို့ကိုယ်စားပြုသနည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အကောင်းဆုံး-အံဝင်ခွင်ကျမျဉ်းသည် မှီခိုကိန်းရှင်တစ်ခုနှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များအကြား ဆက်နွယ်မှုကို နမူနာယူရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မျဉ်းကြောင်းနှင့် မှတ်သားထားသည့် ဒေတာအချက်များကြား ခြုံငုံအကွာအဝေးကို လျှော့ချပေးသည့် မျဉ်းဖြောင့်ဖြစ်သည်။ အသင့်တော်ဆုံး
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ဆုတ်ယုတ်မှုကိုနားလည်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် linear regression ၏ရည်ရွယ်ချက်ကဘာလဲ။
Linear regression သည် variables များကြား ဆက်စပ်မှုကို နားလည်ခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် စက်သင်ယူမှုတွင် အခြေခံကျသော နည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မှီခိုကိန်းရှင်နှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များကြား ဆက်နွယ်မှုကို စံနမူနာပြုခြင်း ပါ၀င်သော ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည်။ machine learning တွင် linear regression ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ဆုတ်ယုတ်မှုကိုနားလည်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များကို ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် linear regression မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့တိုးတက်စေနိုင်သနည်း။
ထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များကို ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် နည်းလမ်းများစွာဖြင့် linear regression မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ တိုးတက်စေနိုင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဤတိုးတက်မှု၏ နောက်ကွယ်ရှိ အကြောင်းရင်းများကို ရှာဖွေပြီး အတိုင်းအတာ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက် ပေးပါမည်။ linear regression သည် input features များကို အခြေခံ၍ ဆက်တိုက်တန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့် algorithm တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ချဉ်ခြင်းနှင့်ချုံ့ချဲ့, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python တွင် ရရှိနိုင်သော သာမာန်စကေးချဲ့ခြင်းနည်းပညာအချို့ကား အဘယ်နည်း၊ 'scikit-learn' စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့ကို မည်သို့အသုံးချနိုင်မည်နည်း။
ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ အင်္ဂါရပ်များကို စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ရန် အထောက်အကူဖြစ်စေသောကြောင့် စက်လေ့လာခြင်းတွင် စကေးချဲ့ခြင်းသည် အရေးကြီးသော ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်ဖြစ်သည်။ Python တွင် 'scikit-learn' စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ အသုံးချနိုင်သော ဘုံအတိုင်းအတာ နည်းစနစ်များစွာ ရှိပါသည်။ ဤနည်းပညာများတွင် စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်း၊ အနိမ့်ဆုံးစကေးချဲ့ခြင်းနှင့် ခိုင်မာသောစကေးချခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ z-score normalization ဟုလည်းသိကြသော စံသတ်မှတ်ခြင်းသည် ဒေတာကို ပြောင်းလဲစေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ချဉ်ခြင်းနှင့်ချုံ့ချဲ့, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် စကေးချဲ့ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း၊ အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် စကေးချဲ့ခြင်းသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ အင်္ဂါရပ်များကို တစ်သမတ်တည်းရှိသော အကွာအဝေးသို့ ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင်လုပ်ပြီး စံချိန်စံညွှန်းဖော်မတ်သို့ ယူဆောင်လာရန် ရည်ရွယ်သည့် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှုအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စကေးချဲ့ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း အင်္ဂါရပ်အားလုံး တူညီသောအရေးပါမှုကို သေချာစေရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ချဉ်ခြင်းနှင့်ချုံ့ချဲ့, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်