• Buradasın

    Regresyon ve makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Regresyon ve makine öğrenmesi arasındaki fark şu şekilde açıklanabilir:
    • Regresyon, bir hedef değeri modelleme yöntemidir ve bağımsız öngörücülere dayanarak genellikle değişkenler arasındaki neden-sonuç ilişkisini tahmin etmek ve bulmak için kullanılır 1.
    • Makine öğrenmesi ise verilerden öğrenme ve bu öğrenme sonucunda tahminler veya sınıflandırmalar yapma yeteneğine sahip sistemlerin geliştirilmesini amaçlayan bir alandır 2.
    Regresyon, makine öğrenmesinin bir alt sınıfıdır 14.
    Regresyon ve makine öğrenmesi arasındaki bazı farklar şu şekildedir:
    • Model temsilinin açıklanabilirliği 2. Makine öğrenmesi genellikle daha karmaşık ve açıklanması zor modeller üretirken, regresyon genellikle anlaşılması ve yorumlanması kolay matematiksel ifadeler üretir 2.
    • Modelin performansı ve genelleme yeteneği 2. Regresyon, genellikle büyük veri setlerinde yüksek performans gösterir ve iyi genelleme yeteneğine sahiptir 2.
    • Hedef ve optimizasyon yöntemleri 2. Regresyon, genellikle belirli bir hedefi optimize etmeye çalışırken, makine öğrenmesi genellikle çok amaçlı optimizasyon yapar 2.
    • Hesaplama maliyeti 2. Regresyon, daha düşük hesaplama maliyetine sahiptir 2.
    Regresyon ve makine öğrenmesi arasındaki farklar, kullanılan yöntem ve algoritmalara göre değişiklik gösterebilir.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. patika.dev
        1
      2. sciparadigm.com
        2
      3. codeventureacademy.com
        3
      4. developers.google.com
        4
      5. brifing.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesi aşamaları nelerdir?

    Makine öğrenmesi aşamaları genellikle şu adımları içerir: 1. Problem Belirleme: Çözülmesi gereken problemin tanımlanması. 2. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerin toplanması. 3. Veri Ön İşleme: Verilerin temizlenmesi, eksik verilerin işlenmesi ve normalizasyon gibi işlemler. 4. Model Seçimi: Problemin türüne uygun bir makine öğrenme modelinin seçilmesi. 5. Eğitim-Doğrulama-Test Verilerinin Ayrılması: Verilerin eğitim, doğrulama ve test setleri olarak ayrılması. 6. Model Eğitimi ve Değerlendirmesi: Eğitim seti kullanılarak modelin eğitilmesi ve test seti ile performansının ölçülmesi. 7. Hiperparametre Ayarlama ve Optimizasyon: Modelin hiperparametrelerinin optimize edilmesi. 8. Tahmin ve Dağıtım: Modelin yeni veriler üzerinde tahmin yapması ve sonuçların dağıtılması. Bu adımlar, kullanılan algoritmaya ve projenin gereksinimlerine göre değişiklik gösterebilir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi nedir?

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi, bir makine öğrenimi modelinin performansını, eğitim veri setinin boyutu veya eğitim yinelemelerinin sayısı gibi bir değişkene karşı gösteren bir grafiktir. Öğrenme eğrilerinin temel bileşenleri: X ekseni: Eğitim veri setinin boyutunu veya eğitim yineleme sayısını temsil eder. Y ekseni: Modelin doğruluk veya hata oranı gibi performans metriğini gösterir. Kullanım alanları: Aşırı veya yetersiz öğrenme tespiti: Eğitim hatası ve doğrulama hatası arasındaki fark, modelin performansını gösterir. Kaynak tahsisi: Modelin daha fazla veri ile gelişip gelişmeyeceği belirlenir. Model seçimi: Farklı algoritmaların performansı karşılaştırılır.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesinde lineer regresyon nedir?

    Makine öğrenmesinde lineer regresyon, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için kullanılan bir yöntemdir. Lineer regresyonun amacı: Bir değişkendeki artışın veya azalışın diğer değişkenleri nasıl etkilediğini anlamak. Yeni veriler için tutarlı tahminler yapmak. İki tür lineer regresyon vardır: 1. Basit lineer regresyon: Sadece bir bağımsız değişken kullanılır. 2. Çoklu lineer regresyon: Birden fazla bağımsız değişken kullanılır. Lineer regresyon, makine öğrenimi alanında sıkça kullanılan bir araçtır ve çeşitli algoritmalar tarafından temel bir yöntem olarak kabul edilir.
    5 kaynak

    Regresyon analizi formülü nedir?

    Regresyon analizi formülü, kullanılan regresyon türüne göre değişiklik gösterir. İşte bazı yaygın regresyon analizi formülleri: Basit doğrusal regresyon: Y = a + bX + u. Y: Bağımlı değişken. X: Bağımsız değişken. a: Kesişme. b: Eğim. u: Regresyon kalıntısı. Çoklu doğrusal regresyon: y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn. y: Bağımlı değişken. x1, x2, ..., xn: Bağımsız değişkenler. b0, b1, b2, ..., bn: Bağımsız değişkenlerin katsayıları. Regresyon analizi formülleri, doğrusal, doğrusal olmayan ve diğer çeşitli regresyon türlerini kapsayacak şekilde genişletilebilir.
    5 kaynak

    Lojistik regresyon nedir?

    Lojistik regresyon, kategorik bir bağımlı değişkenin olasılığını tahmin etmek için kullanılan denetimli bir makine öğrenimi sınıflandırma algoritmasıdır. Özellikleri: Basitlik. Hız. Uygulama kolaylığı. Kullanım alanları: Tıbbi bağlamda, bir tümörün kötü huylu olup olmadığını tahmin etmek için kullanılabilir. Bir kredi kartı şirketinin, başvuran her kişiye kart verip vermeyeceğini belirlemek için kullanılabilir. Web sitesi ziyaretçilerinin, ödeme düğmesine tıklayıp tıklamayacağını tahmin etmek için kullanılabilir.
    5 kaynak

    Basit doğrusal regresyon analizi nedir örnek?

    Basit doğrusal regresyon analizi, bir bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini incelemek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Örnekler: Pazarlama uzmanı örneği. Yazma ve okuma puanları örneği. Basit doğrusal regresyon analizinde kullanılan bazı terimler: Kesme noktası (b0). Eğim (b1). Hata terimi (εi).
    5 kaynak

    Makine öğrenimi nedir?

    Makine öğrenimi (ML), verilerden öğrenebilen ve görünmeyen verilere genelleyebilen, dolayısıyla açık talimatlar olmadan görevleri yerine getirebilen istatistiksel algoritmaların geliştirilmesi ve incelenmesiyle ilgilenen, yapay zekâda akademik bir disiplindir. Makine öğrenimi, bilgisayarların deneyimlerinden öğrenerek karmaşık görevleri otomatikleştirmeyi sağlayan bir yapay zeka alanıdır. Makine öğreniminin bazı kullanım alanları şunlardır: Öneri sistemleri. Sesli asistanlar. Dolandırıcılık tespiti. Makine öğreniminin dört ana türü vardır: 1. Denetimli öğrenme. 2. Denetlenmeyen öğrenme. 3. Yarı denetimli öğrenme. 4. Pekiştirmeli öğrenme.
    5 kaynak