లీనియర్ రిగ్రెషన్ అంటే ఏమిటి?

/ / ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి

లీనియర్ రిగ్రెషన్ అనేది ఒక ప్రాథమిక గణాంక పద్ధతి, ఇది యంత్ర అభ్యాస రంగంలో, ముఖ్యంగా పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాస పనులలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ స్వతంత్ర చరరాశుల ఆధారంగా నిరంతర ఆధారిత చరరాశిని అంచనా వేయడానికి ఒక ప్రాథమిక అల్గోరిథం వలె పనిచేస్తుంది. లీనియర్ రిగ్రెషన్ యొక్క ఆవరణ వేరియబుల్స్ మధ్య సరళ సంబంధాన్ని ఏర్పరచడం, దీనిని గణిత సమీకరణం రూపంలో వ్యక్తీకరించవచ్చు.

సరళ తిరోగమనం యొక్క సరళమైన రూపం సరళ సరళ తిరోగమనం, ఇందులో రెండు వేరియబుల్స్ ఉంటాయి: ఒక స్వతంత్ర చరరాశి (ప్రిడిక్టర్) మరియు ఒక ఆధారిత చరరాశి (ప్రతిస్పందన). ఈ రెండు వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధం పరిశీలించిన డేటాకు సరళ సమీకరణాన్ని అమర్చడం ద్వారా రూపొందించబడింది. ఈ సమీకరణం యొక్క సాధారణ రూపం:

    \[ y = \beta_0 + \beta_1x + \ఎప్సిలాన్ \]

ఈ సమీకరణంలో, y మనం అంచనా వేయడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకున్న ఆధారిత చరరాశిని సూచిస్తుంది, x స్వతంత్ర చరరాశిని సూచిస్తుంది, \beta_0 అనేది y-ఇంటర్‌సెప్ట్, \beta_1 రేఖ యొక్క వాలు, మరియు \epsilon అనేది వైవిధ్యానికి కారణమయ్యే దోష పదం y తో రేఖీయ సంబంధం ద్వారా దానిని వివరించలేము x.

గుణకాలు \beta_0 మరియు \beta_1 కనీస చతురస్రాలు అనే పద్ధతిని ఉపయోగించి డేటా నుండి అంచనా వేయబడతాయి. ఈ సాంకేతికత పరిశీలించిన విలువలు మరియు సరళ నమూనా ద్వారా అంచనా వేయబడిన విలువల మధ్య తేడాల చతురస్రాల మొత్తాన్ని తగ్గిస్తుంది. డేటాకు బాగా సరిపోయే రేఖను కనుగొనడం, తద్వారా వాస్తవ మరియు అంచనా వేయబడిన విలువల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని తగ్గించడం లక్ష్యం.

యంత్ర అభ్యాస సందర్భంలో, లీనియర్ రిగ్రెషన్‌ను బహుళ లీనియర్ రిగ్రెషన్‌కు విస్తరించవచ్చు, ఇక్కడ బహుళ స్వతంత్ర చరరాశులు డిపెండెంట్ వేరియబుల్‌ను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించబడతాయి. బహుళ లీనియర్ రిగ్రెషన్ కోసం సమీకరణం:

    \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \ldots + \beta_nx_n + \ఎప్సిలాన్ \]

ఇక్కడ, x_1, x_2, \ldots, x_n స్వతంత్ర చరరాశులు, మరియు \బీటా_1, \బీటా_2, \ldots, \బీటా_n ప్రతి స్వతంత్ర చరరాశి మరియు ఆధారిత చరరాశి మధ్య సంబంధాన్ని లెక్కించే గుణకాలు. ఈ గుణకాలను అంచనా వేసే ప్రక్రియ అలాగే ఉంటుంది, స్క్వేర్‌ల అవశేష మొత్తాన్ని తగ్గించడానికి కనీస స్క్వేర్‌ల పద్ధతిని ఉపయోగిస్తుంది.

లీనియర్ రిగ్రెషన్ దాని సరళత మరియు అర్థవివరణకు విలువైనది. ఇది వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాన్ని స్పష్టంగా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు గుణకాలను సులభంగా అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. ప్రతి గుణకం సంబంధిత స్వతంత్ర చరరాశిలో ఒక-యూనిట్ మార్పు కోసం ఆధారిత చరరాశిలో మార్పును సూచిస్తుంది, అన్ని ఇతర చరరాశులను స్థిరంగా ఉంచుతుంది. ఈ అర్థవివరణ ఆర్థిక శాస్త్రం, సామాజిక శాస్త్రాలు మరియు జీవ శాస్త్రాలు వంటి వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాన్ని అర్థం చేసుకోవడం ముఖ్యమైన రంగాలలో లీనియర్ రిగ్రెషన్‌ను ప్రత్యేకంగా ఉపయోగకరంగా చేస్తుంది.

సరళత ఉన్నప్పటికీ, లీనియర్ రిగ్రెషన్ మోడల్ చెల్లుబాటు కావడానికి సంతృప్తి చెందాల్సిన అనేక అంచనాలను చేస్తుంది. ఈ అంచనాలలో ఇవి ఉన్నాయి:

1. సమానత్వం: ఆధారిత మరియు స్వతంత్ర చరరాశుల మధ్య సంబంధం రేఖీయంగా ఉంటుంది.
2. స్వాతంత్ర్య: అవశేషాలు (లోపాలు) ఒకదానికొకటి స్వతంత్రంగా ఉంటాయి.
3. హోమోస్కేడాస్టిసిటీ: అవశేషాలు స్వతంత్ర చరరాశి(లు) యొక్క ప్రతి స్థాయిలో స్థిరమైన వైవిధ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి.
4. సాధారణత: అవశేషాలు సాధారణంగా పంపిణీ చేయబడతాయి.

ఈ అంచనాల ఉల్లంఘనలు పక్షపాత లేదా అసమర్థ అంచనాలకు దారితీయవచ్చు, అందువల్ల, లీనియర్ రిగ్రెషన్‌ను వర్తింపజేసేటప్పుడు ఈ అంచనాలను అంచనా వేయడం చాలా ముఖ్యం.

లీనియర్ రిగ్రెషన్ అనేది అనేక మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మరియు సాధనాలలో అమలు చేయబడుతుంది, వీటిలో గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ కూడా ఉంది, ఇది లీనియర్ మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు అమలు చేయడం కోసం స్కేలబుల్ మరియు సమర్థవంతమైన పరిష్కారాలను అందిస్తుంది. గూగుల్ క్లౌడ్ వినియోగదారులు ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ కోసం లీనియర్ రిగ్రెషన్‌ను ఉపయోగించుకోవడానికి అనుమతించే సేవలను అందిస్తుంది, పెద్ద డేటాసెట్‌లు మరియు సంక్లిష్ట గణనలను నిర్వహించడానికి దాని బలమైన మౌలిక సదుపాయాలను ఉపయోగిస్తుంది.

మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో లీనియర్ రిగ్రెషన్‌ను వర్తింపజేయడానికి ఒక ఉదాహరణ చదరపు అడుగులు, బెడ్‌రూమ్‌ల సంఖ్య మరియు స్థానం వంటి లక్షణాల ఆధారంగా గృహాల ధరలను అంచనా వేయడం. చారిత్రక గృహ డేటాపై లీనియర్ రిగ్రెషన్ మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా, దాని లక్షణాలను బట్టి ఇంటి ధరను అంచనా వేయవచ్చు. మోడల్ నుండి పొందిన గుణకాలు ప్రతి లక్షణం ధరను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందనే దాని గురించి అంతర్దృష్టులను కూడా అందించగలవు, ఉదాహరణకు అదనపు చదరపు అడుగుకు ధర ఎంత పెరుగుతుంది.

మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, లీనియర్ రిగ్రెషన్ మరింత సంక్లిష్టమైన అల్గోరిథంలకు ఒక మెట్టుగా పనిచేస్తుంది. లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల వంటి ఇతర నమూనాలను అర్థం చేసుకోవడానికి దీని సూత్రాలు పునాదిగా ఉంటాయి, ఇక్కడ ఇన్‌పుట్‌ల లీనియర్ కలయికలు వివిధ రూపాల్లో ఉపయోగించబడతాయి. అంతేకాకుండా, సరళత మరియు అమలు సౌలభ్యం కారణంగా లీనియర్ రిగ్రెషన్ తరచుగా మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్టులలో బేస్‌లైన్ మోడల్‌గా ఉపయోగించబడుతుంది.

లీనియర్ రిగ్రెషన్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ టూల్‌కిట్‌లో శక్తివంతమైన మరియు బహుముఖ సాధనం, ఇది ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ మరియు డేటా విశ్లేషణకు సరళమైన విధానాన్ని అందిస్తుంది. వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాలను మోడల్ చేయగల మరియు అర్థమయ్యే ఫలితాలను అందించగల దీని సామర్థ్యం దీనిని వివిధ డొమైన్‌లు మరియు అప్లికేషన్‌లలో విలువైన టెక్నిక్‌గా చేస్తుంది.

సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:

EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి

మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు:

కింద ట్యాగ్ చేయబడింది: , , , , ,