मशीन लर्निंग के लिए रिग्रेशन मॉडल
January 29, 2026 · View on GitHub
क्षेत्रीय विषय: उत्तरी अमेरिका में कद्दू की कीमतों के लिए रिग्रेशन मॉडल 🎃
उत्तरी अमेरिका में, कद्दू अक्सर हैलोवीन के लिए डरावने चेहरों में तराशे जाते हैं। आइए इन दिलचस्प सब्जियों के बारे में और जानें!
फोटो बेथ ट्यूट्सचमैन द्वारा अनस्प्लैश पर
आप क्या सीखेंगे
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इस खंड के पाठ मशीन लर्निंग के संदर्भ में रिग्रेशन के प्रकारों को कवर करते हैं। रिग्रेशन मॉडल चर के बीच संबंध निर्धारित करने में मदद कर सकते हैं। इस प्रकार का मॉडल लंबाई, तापमान, या आयु जैसे मानों की भविष्यवाणी कर सकता है, जिससे यह डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करते हुए चर के बीच संबंधों को उजागर करता है।
इस पाठ श्रृंखला में, आप लीनियर और लॉजिस्टिक रिग्रेशन के बीच के अंतर को जानेंगे, और कब एक को दूसरे पर प्राथमिकता देनी चाहिए।
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इस पाठ समूह में, आप मशीन लर्निंग कार्यों को शुरू करने के लिए सेटअप करेंगे, जिसमें नोटबुक्स को प्रबंधित करने के लिए विजुअल स्टूडियो कोड को कॉन्फ़िगर करना शामिल है, जो डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक सामान्य वातावरण है। आप Scikit-learn, मशीन लर्निंग के लिए एक लाइब्रेरी, के बारे में जानेंगे और अपने पहले मॉडल बनाएंगे, इस अध्याय में रिग्रेशन मॉडल पर ध्यान केंद्रित करते हुए।
ऐसे उपयोगी लो-कोड टूल्स हैं जो आपको रिग्रेशन मॉडल के साथ काम करने के बारे में सीखने में मदद कर सकते हैं। इस कार्य के लिए Azure ML आज़माएं।
पाठ
क्रेडिट्स
"रिग्रेशन के साथ मशीन लर्निंग" को ♥️ के साथ जेन लूपर द्वारा लिखा गया है।
♥️ क्विज योगदानकर्ताओं में शामिल हैं: मुहम्मद साकिब खान इनान और ऑर्नेला अल्टुन्यान
कद्दू डेटा सेट का सुझाव Kaggle पर इस प्रोजेक्ट द्वारा दिया गया है और इसका डेटा स्पेशलिटी क्रॉप्स टर्मिनल मार्केट्स स्टैंडर्ड रिपोर्ट्स से लिया गया है, जिसे संयुक्त राज्य कृषि विभाग द्वारा वितरित किया गया है। हमने वितरण को सामान्य बनाने के लिए विविधता के आधार पर रंग के कुछ बिंदु जोड़े हैं। यह डेटा सार्वजनिक डोमेन में है।
अस्वीकरण:
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