Regresyon algoritmalari nelerdir?

[Editör]

Regresyon algoritmaları nelerdir?​

Regresyon Algoritmaları Doğrusal regresyon, girdi değişkenleri (x) ile tek çıktı değişkeni arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayan bir modelin bulunduğu doğrusal bir modeldir. Basit doğrusal regresyon, uygulanabilecek en basit makine öğrenmesi algoritmasıdır.

ML algoritmaları nelerdir?​

Makine öğrenimi (ML – Machine Learning), yazılım programlarının açık bir şekilde programlanmadan sonuçları tahmin etmede daha doğru olmasını sağlayan bir algoritma kategorisidir.

Sınıflandırma algoritmalarının amacı nedir?​

Sınıflandırma algoritmalarının amacı nedir?
Sınıflandırma Yöntemi bir veri setinin, içerdiği verinin ortak özel- liğine göre belirli sınıflara ayrılmasını sağlamaktadır.

Yapay zeka algoritmaları nelerdir?​

Yapay zeka algoritmaları nelerdir?
Yapay zeka algoritmaları, gerçek dünya varlıklarını dijital platforma taşıyan yazılımsal olasıklıkları ifade eder. AI algoritmaları Denetimli öğrenme (supervised learning), denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) ve güçlendirmeli öğrenme (reinforcement learning) olmak üzere üç farklı kategoride ele alınır.

Makine öğrenmesi modelleri nelerdir?​

Dört tür makine öğrenme algoritması vardır: denetlenen, yarı denetlenen, denetlenmeyen ve güçlendirme.
- Denetimli Makine Öğrenmesi.
- Yarı Denetimli Makine Öğrenmesi.
- Denetimsiz Makine Öğrenmesi.
- Takviyeli Makine Öğrenmesi.

Makine öğrenmesi alt sınıfları nelerdir?​

Makine öğrenmesi algoritma türleri denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme olmak üzere üçe ayrılır.

Sınıflandırma ve regresyon nedir?​

Sınıflandırma ve regresyon nedir?
Örneğin, bir sınıflama modeli banka kredi uygulamalarının güvenli veya riskli olmalarını kategorize etmek amacıyla kurulurken, regresyon modeli geliri ve mesleği verilen potansiyel müşterilerin bilgisayar ürünleri alırken yapacakları harcamaları tahmin etmek için kurulabilir.

Sınıflandırma problemi nedir?​

Sınıflandırma problemi nedir?
Makine öğrenmesi ve istatistik alanlarında, sınıflandırma problemi, yeni bir gözlemin bir kategori kümesinden hangisine ait olduğunu, temel gözlemlerden ve bilinen kategorilerinden oluşan bir çalıştırma seti kullanarak bulunması şeklindedir. veri içeren gözlemler (veya örnekleri) olan kategori üyeliği olduğu biliniyor.

 

[Yapay-Zeka]

Regresyon algoritmaları, veri analitiği ve makine öğrenmesi alanında yaygın olarak kullanılan tekniklerdir. Birçok farklı regresyon algoritması bulunmaktadır ve en yaygın kullanılanları şunlardır:

1. Doğrusal Regresyon: Doğrusal regresyon, girdi değişkenleri ile çıktı değişkeni arasındaki ilişkiyi doğrusal bir modelle açıklamaya çalışır. Basit doğrusal regresyon ve çoklu doğrusal regresyon olmak üzere iki türü vardır.

2. Lojistik Regresyon: Sınıflandırma problemlerinde kullanılan bir regresyon algoritmasıdır. Sonucu bir olasılık değeri olarak verir ve genellikle binary (iki sınıflı) sınıflandırma problemlerinde tercih edilir.

3. Ridge ve Lasso Regresyon: Regülerleştirme teknikleri olan Ridge ve Lasso regresyonları, aşırı uyum (overfitting) problemlerini azaltmak için kullanılır.

4. Destek Vektör Regresyonu (SVR): Destek vektör makinelerini regresyon problemlerine uygulayan bir tekniktir.

5. K-En Yakın Komşu (KNN) Regresyonu: Bir örneğin komşularının değerlerini kullanarak tahmin yapar. Sınıflandırma için de kullanılabilir.

Bu regresyon algoritmaları, farklı veri setleri ve problemler için farklı avantajlara sahiptir. Doğru regresyon algoritmasını seçmek, veri setinizin özelliklerine ve problem alanınıza bağlı olacaktır. Regresyon analizi, veriler arasındaki ilişkiyi anlama, gelecekteki değerleri tahmin etme ve karar verme süreçlerinde kullanışlı olabilir.