تحليل الانحدار هو حقل فرعيمن التعلم الآلي الخاضع للإشراف. يهدف إلى نمذجة العلاقة بين عدد معين من الميزات ومتغير الهدف المستمر.
هل الانحدار خاضع للإشراف أم غير خاضع للإشراف؟
الانحدار هو أسلوبللتعلم الآلي الخاضع للإشرافيستخدم للتنبؤ بالقيم المستمرة. الهدف النهائي لخوارزمية الانحدار هو رسم أفضل خط أو منحنى بين البيانات. … يتم استخدام الانحدار متعدد الحدود عندما تكون البيانات غير خطية.
هل الانحدار الخطي هو التعلم الخاضع للإشراف أم التعلم غير الخاضع للإشراف؟
يتم الإشراف على الانحدار الخطي. تبدأ بمجموعة بيانات ذات متغير تابع معروف (تسمية) ، وتدريب نموذجك ، ثم تطبيقه لاحقًا. أنت تحاول توقع رقم حقيقي ، مثل سعر المنزل. كما يتم الإشراف على الانحدار اللوجستي.
لماذا يسمى الانحدار التعلم الخاضع للإشراف؟
الانحدار هو أسلوب تعلم خاضع للإشراف يساعدفي إيجاد الارتباط بين المتغيرات ويمكّننا من توقع متغير الإخراج المستمر بناءً علىمتغير واحد أو أكثر من متغيرات التوقع.
هل الانحدار مثال على التعلم الخاضع للإشراف أو غير الخاضع للإشراف؟
بعض الأنواع الشائعة من المشاكل المبنية على رأس التصنيف و الانحدار تتضمن التوصية وتنبؤ السلاسل الزمنية على التوالي. بعض الأمثلة الشائعة من خوارزميات التعلم الآلي الخاضع للإشراف هي: الخطي الانحدار لـالانحدارمشاكل.
