• 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 öğrenimi nedir?

    Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenerek belirli görevleri otomatik olarak yerine getirmesine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Bu öğrenme süreci, algoritmalar ve matematiksel modeller aracılığıyla gerçekleştirilir. Makine öğreniminin bazı türleri: - Denetimli öğrenme: Etiketli veri kullanarak model eğitme. - Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş veri kullanarak model eğitme. - Pekiştirmeli öğrenme: Bir ajan ve çevre arasındaki etkileşim yoluyla öğrenme. - Derin öğrenme: Çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanarak veriden öğrenme. Kullanım alanları: Finans, sağlık, perakende, medya, eğlence ve finansal hizmetler gibi birçok sektörde yaygın olarak kullanılır.
    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

    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

    Basit doğrusal regresyon analizi nedir örnek?

    Basit doğrusal regresyon analizi, tek bir bağımsız değişken (tahmin edici) ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Örnekler: 1. Mağaza Fiyatları: Belirli bir mağaza fiyatının (bağımlı değişken) bağımsız değişken olan bina alanına göre nasıl değiştiğini analiz etmek. 2. Reklam Harcamaları ve Satışlar: Bir e-ticaret şirketinin, haftalık reklam harcamaları ile haftalık satış miktarı arasındaki ilişkiyi incelemesi. 3. Egzersiz ve Vücut Kitle İndeksi (VKİ): Bir sağlık araştırmacısının, günlük egzersiz süresi ile VKİ arasındaki ilişkiyi incelemesi.
    5 kaynak

    Lojistik regresyon nedir?

    Lojistik regresyon, makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan bir istatistiksel yöntemdir ve ikili sınıflandırma problemleri için temel bir algoritmadır. Temel özellikleri: - Amaç: Bir girdi verisinin belirli bir kategoriye ait olma olasılığını tahmin etmek. - Veri türü: Bağımsız değişkenler (özellikler) ve ikili bağımlı değişken (örneğin, 0 veya 1, evet veya hayır). - Modelleme: Logistik fonksiyon (genellikle sigmoid fonksiyonu) kullanılarak, doğrusal bir kombinasyonun çıktısı 0 ile 1 arasında bir olasılığa dönüştürülür. - Kullanım alanları: Tıp, finans, pazarlama gibi çeşitli alanlarda gerçek dünya uygulamalarında kullanılır. Türleri: Lojistik regresyon, ikili, multinominal ve sıralı lojistik regresyon gibi farklı türlere ayrılabilir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi aşamaları nelerdir?

    Makine öğrenmesi süreci genellikle aşağıdaki aşamalardan oluşur: 1. Problem Belirleme: Neyi öngörmeniz gerektiğini ve bu tahminleri yapmak için hangi gözlem verilerine sahip olmanız gerektiğini belirlemek. 2. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri toplayarak bir veri seti oluşturmak. 3. Veri Hazırlama: Verileri makine öğrenimi için uygun şekilde hazırlamak, veriler arası anlamlı değişkenler oluşturmak. 4. Model Seçimi: Probleminizi en iyi temsil edecek ve verilerinize uygun olan modeli seçmek. 5. Eğitim, Doğrulama ve Test Verilerinin Ayrılması: Verileri, modelin çıktıyı öngörme yeteneğini kademeli olarak geliştirmek için eğitim, doğrulama ve test verisi olarak ayırmak. 6. Modelin Değerlendirilmesi: Modelin eğitim ve doğrulama verileriyle eğitilip, test verisi ile doğrulanması. 7. Parametre Ayarı: Elde edilen sonuçların değerlendirilmesinin ardından sonuçların daha da iyileştirilip iyileştirilemeyeceğine bakmak. 8. Tahmin: Modelin görmediği veriler ile tahmin yapmak.
    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