• Buradasın

    Makine öğrenmesi lineer model nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Lineer model, makine öğreniminde regresyon modelleri kapsamında yer alan bir model türüdür 23.
    Lineer regresyon modeli, sayısal bir değeri tahmin etmek için kullanılır ve genellikle aşağıdaki alanlarda uygulanır 2:
    • Ev fiyatı tahmini: Metrekare, posta kodu, yatak odası ve banyo sayısı gibi değişkenlere dayanarak evin fiyatını tahmin eder 3.
    • Satış tahmini: Gelecekteki satış miktarlarını öngörür 5.
    • Zaman serisi analizi: Zaman içindeki veri eğilimlerini analiz ederek gelecekteki değerleri tahmin eder 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. oracle.com
        1
      2. techcareer.net
        2
      3. developers.google.com
        3
      4. miuul.com
        4
      5. coderspace.io
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Lineer ne demek?

    Lineer kelimesi iki farklı anlamda kullanılabilir: 1. Matematik terimi: Lineer, çizgilerle ilgili olan ve değişmesi bir doğru ile gösterilebilen anlamına gelir. Örneğin, "lineer fonksiyon" birinci dereceden bir fonksiyondur. 2. Genel kullanım: Lineer, düzgün, düzenli ve sıralı anlamlarında da kullanılabilir.
    5 kaynak

    Lineer model varsayımları nelerdir?

    Lineer model varsayımları şunlardır: 1. Doğrusallık: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişki doğrusal olmalıdır. 2. Normallik: Değişkenlerin dağılımı normal olmalıdır. 3. Eşvaryanslılık (Homoskedastisite): Varyanslar, bağımsız değişkenlerin değerlerine göre sabit olmalıdır. 4. Bağımsızlık: Gözlemlerin birbirinden bağımsız olması gerekir. 5. Çoklu bağlantı olmaması: Değişkenler arasında yüksek korelasyon bulunmamalıdır. 6. Aykırı değerler: Verilerde aykırı değerler olmamalıdır. Bu varsayımlar, lineer regresyon modelinin doğruluğunu ve güvenilirliğini etkiler.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi nedir?

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi, yeni bilgiler öğrenirken ilerleme oranının grafiksel bir gösterimidir. Bu eğri, genellikle üç aşamadan oluşur: 1. Yavaş ilerleme: Başlangıçta, öğrenilmesi gereken çok yeni bir bilgi olduğunda, ilerleme çok yavaş olur. 2. Hızlanan artış: Öğrenme süreci hızlanır ve daha doğru sonuçlar hesaplanır. 3. Plato: İlerlemenin zorlaştığı ve belirli bir beceri için bireysel maksimum yetkinliğe ulaşılan aşamadır.
    5 kaynak

    Derin ve makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?

    Derin öğrenme ve makine öğrenmesi arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Miktarı: Derin öğrenme, makine öğrenmesine göre çok daha fazla veri gerektirir. 2. Donanım Gereksinimleri: Derin öğrenme, genellikle GPU gibi daha güçlü donanımlar kullanır. 3. Özellik Mühendisliği: Makine öğrenmesinde özellikler genellikle insan müdahalesiyle belirlenirken, derin öğrenme algoritmaları özellikleri otomatik olarak öğrenebilir. 4. Karmaşıklık: Derin öğrenme, daha karmaşık problemleri çözmek için uygundur. 5. Yorumlanabilirlik: Makine öğrenmesi modelleri, derin öğrenme modellerine göre daha kolay yorumlanabilir. Her iki yöntem de yapay zekanın alt kümeleridir ve verilerden öğrenerek tahminler ve kararlar alır.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesinde lineer regresyon nedir?

    Makine öğreniminde lineer regresyon, değişkenler arasındaki doğrusal ilişkiyi modelleyen en temel denetimli makine öğrenimi algoritmalarından biridir. Bu algoritmanın amacı, bir veya birden fazla bağımsız değişken (giriş) ile bağımlı değişken (çıktı) arasında doğrusal bir ilişki kurarak sürekli sayısal bir çıktı üretmektir. Kullanım alanları: - Ekonomi ve finans (ev fiyatı tahmini, stok fiyatı öngörüsü). - Sağlık (hasta verilerine dayalı tahminler). - Pazarlama (satış tahmini, müşteri harcaması öngörüsü). Avantajları: - Basitlik ve hız. - Doğrusal ilişkilerin olduğu durumlarda iyi performans gösterir. Dezavantajları: - Doğrusal varsayım, non-lineer ilişkilerde başarısız olabilir. - Yüksek boyutlu veri setlerinde performans düşebilir.
    5 kaynak

    Lineer ve lineer olmayan nedir?

    Lineer ve lineer olmayan terimleri, farklı bağlamlarda farklı anlamlar taşır: 1. Matematik ve Denklemler: - Lineer: Değişkenler arasındaki ilişkilerin doğrusal olduğu denklemleri ifade eder. - Lineer Olmayan (Nonlineer): Değişkenler arasındaki ilişkilerin doğrusal olmadığı denklemleri ifade eder. 2. Veri Yapıları: - Lineer (Doğrusal): Veri öğelerinin birbiri ardına sıralı olarak düzenlendiği veri yapılarını ifade eder. - Lineer Olmayan: Veri öğelerinin sıralı olmayan bir düzende (hiyerarşik şekilde) düzenlendiği veri yapılarını ifade eder.
    5 kaynak

    Lineer ve lineer olmayan nedir?

    Lineer ve lineer olmayan terimleri, farklı bağlamlarda farklı anlamlar taşır: 1. Veri Yapıları: - Lineer veri yapıları: Veri öğeleri birbiri ardına sıralı olarak düzenlenir ve tek seferde geçilebilir. - Lineer olmayan veri yapıları: Veri öğeleri sıralı olmayan bir düzende (hiyerarşik şekilde) düzenlenir ve birden fazla çalıştırma gerektirir. 2. Matematik ve Mühendislik: - Lineer analiz: Giriş ve çıkış arasındaki ilişkinin doğrusal olduğu analiz türüdür. - Lineer olmayan analiz: Giriş ve çıkış arasındaki ilişkinin doğrusal olmadığı, malzeme ve geometriye bağlı değişkenlerin dikkate alındığı analiz türüdür.
    5 kaynak