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
Python တွင် လေ့ကျင့်ထားသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို 'pickle' module ကို အသုံးပြု၍ ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ ကောက်နိုင်သနည်း။
'pickle' module ကို အသုံးပြု၍ Python ရှိ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော အမျိုးအစားခွဲတစ်ခုကို ကောက်ရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရိုးရှင်းသော အဆင့်အနည်းငယ်ကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ Pickling သည် အရာဝတ္တုတစ်ခုကို အမှတ်အသားပြုပြီး ၎င်းကို ဖိုင်တစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းနိုင်စေပြီး၊ ထို့နောက်တွင် တင်ပြီး နောက်ပိုင်းတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံကို သိမ်းဆည်းလိုသည့်အခါတွင် ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ချဉ်ခြင်းနှင့်ချုံ့ချဲ့, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python ဖြင့် machine learning ၏အခြေအနေတွင် pickling သည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် အဘယ်ကြောင့် အသုံးဝင်သနည်း။
Python ဖြင့် စက်သင်ယူခြင်း၏ ဆက်စပ်ချက်တွင် Pickling သည် Python အရာဝတ္ထုများကို စီစဥ်ပြီး byte stream မှ serializing နှင့် deserialize လုပ်ခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဖိုင်တစ်ခုတွင် အရာဝတ္ထုတစ်ခု၏ အခြေအနေကို သိမ်းဆည်းရန် သို့မဟုတ် ၎င်းကို ကွန်ရက်တစ်ခုသို့ လွှဲပြောင်းနိုင်စေပြီးနောက် နောင်တစ်ချိန်တွင် အရာဝတ္ထု၏အခြေအနေကို ပြန်လည်ရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။ ချဉ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ချဉ်ခြင်းနှင့်ချုံ့ချဲ့, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်