Välkommen och introduktion

Övervakad inlärning i R: Regression

Nina Zumel and John Mount

Data Scientists, Win Vector LLC

Vad är regression?

Regression: Förutsäg ett numeriskt utfall ("beroende variabel") utifrån en uppsättning indata ("oberoende variabler").

  • Statistisk betydelse: Förutsäga förväntat värde för utfallet.
  • Allmän betydelse: Förutsäga ett numeriskt utfall, snarare än ett diskret.
Övervakad inlärning i R: Regression

Vad är regression?

  • Hur många enheter kommer vi att sälja? (Regression)
  • Kommer den här kunden att köpa vår produkt (ja/nej)? (Klassificering)
  • Vilket pris kommer kunden att betala för vår produkt? (Regression)
Övervakad inlärning i R: Regression

Exempel: Förutsäg temperatur utifrån syrsornas kvitringsfrekvens

Övervakad inlärning i R: Regression

Förutsäg temperatur utifrån kvitringsfrekvens

Övervakad inlärning i R: Regression

Förutsäg temperatur utifrån kvitringsfrekvens

Övervakad inlärning i R: Regression

Regression ur ett maskininlärningsperspektiv

  • Vetenskapligt synsätt: Modellering för att förstå hur data genereras
    • Ingenjörsmässigt synsätt: *Modellering för att förutsäga så exakt som möjligt

Maskininlärning: Ingenjörsmässigt synsätt

Övervakad inlärning i R: Regression

Nu kör vi en övning!

Övervakad inlärning i R: Regression

Preparing Video For Download...