Lineáris Regresszió (ML)
A lineáris regresszió egynél több bemeneti jellemző és egy folytonos numerikus kimenet közötti egyenes vonalú összefüggést illeszt a predikciós hibák négyzetösszegének minimalizálásával. Gépi tanulási modellként címkézett példákon tanítják, és ki nem használt adatokon értékelik, így a legegyszerűbb felügyelt tanulási alapvonal bármely regressziós feladathoz.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed., Ch. 3). Springer. ISBN: 978-0-387-84858-7
- James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning (Ch. 3). Springer. ISBN: 978-1-4614-7138-7
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Regression as a Machine Learning Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/machine-learning/linear-regression-ml
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Döntési faGépi tanulás↔ compare
- Gradient BoostingGépi tanulás↔ compare
- Logisztikus regresszió (ML)Gépi tanulás↔ compare
- Véletlen erdőGépi tanulás↔ compare
- Regularizált lineáris regresszióGépi tanulás↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →