उत्तर अमेरिकामा, कद्दूहरू प्रायः हेलोविनको लागि डर लाग्दो अनुहारमा कुँदिन्छन्। यी रोचक तरकारीहरूको बारेमा थप जानौं!
फोटो बेथ ट्युट्सम्यान द्वारा अनस्प्ल्यास मा
🎥 माथिको तस्बिरमा क्लिक गरेर यस पाठको लागि छोटो परिचय भिडियो हेर्नुहोस्
यस खण्डका पाठहरूले मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा रिग्रेसनका प्रकारहरू समेट्छ। रिग्रेसन मोडेलहरूले भेरिएबलहरू बीचको सम्बन्ध निर्धारण गर्न मद्दत गर्न सक्छ। यस प्रकारको मोडेलले लम्बाइ, तापक्रम, वा उमेर जस्ता मानहरू भविष्यवाणी गर्न सक्छ, यसरी डाटा बिन्दुहरूको विश्लेषण गर्दै भेरिएबलहरू बीचको सम्बन्ध पत्ता लगाउँछ।
यस पाठहरूको श्रृंखलामा, तपाईंले रेखीय र लजिस्टिक रिग्रेसन बीचको भिन्नता पत्ता लगाउनुहुनेछ, र कुन अवस्थामा कुन मोडेल प्रयोग गर्ने भन्ने निर्णय गर्न सिक्नुहुनेछ।
🎥 माथिको तस्बिरमा क्लिक गरेर रिग्रेसन मोडेलहरूको परिचय दिने छोटो भिडियो हेर्नुहोस्।
यस पाठहरूको समूहमा, तपाईं मेसिन लर्निङ कार्यहरू सुरु गर्न सेटअप गर्नुहुनेछ, जसमा नोटबुकहरू व्यवस्थापन गर्न भिजुअल स्टुडियो कोड कन्फिगर गर्ने, डाटा वैज्ञानिकहरूको सामान्य वातावरण समावेश छ। तपाईंले स्की-किट लर्न, मेसिन लर्निङका लागि पुस्तकालय, पत्ता लगाउनुहुनेछ, र तपाईंले आफ्नो पहिलो मोडेलहरू निर्माण गर्नुहुनेछ, यस अध्यायमा रिग्रेसन मोडेलहरूमा केन्द्रित।
रिग्रेसन मोडेलहरूसँग काम गर्न सिक्न मद्दत गर्ने उपयोगी लो-कोड उपकरणहरू छन्। यस कार्यका लागि Azure ML प्रयास गर्नुहोस्।
"रिग्रेसनसहितको मेसिन लर्निङ"
कद्दूको डाटासेट कागलको यस परियोजना द्वारा सुझाव गरिएको हो र यसको डाटा विशेष बाली टर्मिनल बजार मानक रिपोर्टहरू बाट स्रोत गरिएको हो, जुन संयुक्त राज्यको कृषि विभागद्वारा वितरण गरिएको हो। हामीले वितरणलाई सामान्य बनाउन विविधताका आधारमा रंगको केही बिन्दुहरू थप गरेका छौं। यो डाटा सार्वजनिक डोमेनमा छ।
अस्वीकरण:
यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको छ। हामी शुद्धताको लागि प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। यसको मूल भाषा मा रहेको मूल दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं।