Lineārā regresija (ML)
Lineārā regresija pielāgo taisnas līnijas sakarību starp vienu vai vairākiem ievades faktoriem un nepārtrauktu skaitlisku iznākumu, minimizējot prognožu kļūdu kvadrātu summu. Kā mašīnmācīšanās modelis tas tiek apmācīts uz marķētiem piemēriem un novērtēts uz atdalītiem datiem, padarot to par vienkāršāko uzraudzītās mācīšanās bāzes līniju jebkuram regresijas uzdevumam.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Regression as a Machine Learning Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Koku lēmumu pieņemšana (Decision Tree)Mašīnmācīšanās↔ compare
- Gradient BoostingMašīnmācīšanās↔ compare
- Logistiskā regresija (ML)Mašīnmācīšanās↔ compare
- Random ForestMašīnmācīšanās↔ compare
- Regulārā lineārā regresijaMašīnmācīšanās↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →