ভিডিও: লিনিয়ার রিগ্রেশন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম কি অনুমান করে?
2024 লেখক: Stanley Ellington | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-16 00:14
অনুমান অনুমানকারীদের সম্পর্কে: স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি ত্রুটি ছাড়াই পরিমাপ করা হয়। স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের থেকে রৈখিকভাবে স্বাধীন, অর্থাৎ সেখানে হয় ডেটাতে কোনো বহুসংখ্যা নেই।
এই বিষয়ে, লিনিয়ার রিগ্রেশনের চারটি অনুমান কী?
সেখানে চারটি অনুমান একটি সঙ্গে যুক্ত লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল: লিনিয়ারিটি: X এবং Y এর গড়ের মধ্যে সম্পর্ক রৈখিক . Homoscedasticity: X-এর যেকোনো মানের জন্য অবশিষ্টাংশের পার্থক্য একই। স্বাধীনতা: পর্যবেক্ষণগুলি একে অপরের থেকে স্বাধীন।
দ্বিতীয়ত, রৈখিক রিগ্রেশনের প্রাথমিক অনুমানগুলি কী কী? লিনিয়ার রিগ্রেশনের অনুমান
- রিগ্রেশন মডেল প্যারামিটারে রৈখিক।
- অবশিষ্টাংশের গড় শূন্য।
- অবশিষ্টাংশের সমতুল্যতা বা সমান বৈচিত্র্য।
- অবশিষ্টাংশের কোন স্বয়ংক্রিয় সম্পর্ক নেই।
- X ভেরিয়েবল এবং অবশিষ্টাংশগুলি সম্পর্কহীন।
- X মানের পরিবর্তনশীলতা ইতিবাচক।
- রিগ্রেশন মডেল সঠিকভাবে নির্দিষ্ট করা হয়েছে।
- নিখুঁত বহুসংখ্যা নেই।
এখানে, অবশিষ্টাংশ সম্পর্কিত রৈখিক রিগ্রেশনের অনুমানগুলি কী কী?
একটি বিক্ষিপ্ত চক্রান্ত অবশিষ্ট মান বনাম পূর্বাভাসিত মান চেক করার একটি ভাল উপায় জন্য homoscedasticity বিতরণে কোনও স্পষ্ট প্যাটার্ন থাকা উচিত নয় এবং যদি একটি নির্দিষ্ট প্যাটার্ন থাকে তবে ডেটা হেটেরোসেডেস্টিক।
রিগ্রেশন কি মেশিন লার্নিং এর একটি ফর্ম?
রৈখিক রিগ্রেশন ইহা একটি মেশিন লার্নিং তত্ত্বাবধানের উপর ভিত্তি করে অ্যালগরিদম শেখার . এটি একটি সঞ্চালন করে রিগ্রেশন টাস্ক রিগ্রেশন স্বাধীন ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে একটি লক্ষ্য পূর্বাভাস মান মডেল করে। রৈখিক রিগ্রেশন একটি প্রদত্ত স্বাধীন পরিবর্তনশীল (x) এর উপর ভিত্তি করে একটি নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল মান (y) ভবিষ্যদ্বাণী করার কাজটি সম্পাদন করে।
প্রস্তাবিত:
লিনিয়ার রিগ্রেশন পাইথন কি?
লিনিয়ার রিগ্রেশন (পাইথন ইমপ্লিমেন্টেশন) লিনিয়ার রিগ্রেশন হচ্ছে একটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে একটি স্বাধীন ভেরিয়েবলের সেট দিয়ে মডেলিং সম্পর্কের জন্য একটি পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি। দ্রষ্টব্য: এই নিবন্ধে, আমরা নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলিকে প্রতিক্রিয়া হিসাবে এবং স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলিকে সরলতার বৈশিষ্ট্য হিসাবে উল্লেখ করি
ডেটার লিনিয়ার রিগ্রেশন কি?
রৈখিক রিগ্রেশন পর্যবেক্ষিত ডেটাতে একটি রৈখিক সমীকরণ ফিট করে দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক মডেল করার চেষ্টা করে। একটি রৈখিক রিগ্রেশন লাইনে Y = a + bX ফর্মের একটি সমীকরণ রয়েছে, যেখানে X হল ব্যাখ্যামূলক চলক এবং Y হল নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল
R-এ একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন কী?
একাধিক রৈখিক রিগ্রেশন হল সাধারণ রৈখিক রিগ্রেশনের একটি এক্সটেনশন যা একাধিক স্বতন্ত্র ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভেরিয়েবল (x) এর ভিত্তিতে একটি ফলাফল পরিবর্তনশীল (y) ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহৃত হয়। তারা ভবিষ্যদ্বাণীকারী পরিবর্তনশীল এবং ফলাফলের মধ্যে সংযোগ পরিমাপ করে
যৌগিক মেশিন কিভাবে সাধারণ মেশিন থেকে ভিন্ন?
সিম্পল মেশিন/কম্পাউন্ড মেশিন একটি মেশিন হল কাজ সহজ করার জন্য ব্যবহৃত একটি টুল। সহজ মেশিনগুলি কাজ সহজ করার জন্য ব্যবহৃত সহজ সরঞ্জাম। কম্পাউন্ড মেশিনে দুই বা ততোধিক সহজ মেশিন একসাথে কাজ করে কাজ সহজ করে। বিজ্ঞানে, কাজকে একটি শক্তি হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যা একটি বস্তুকে দূরত্ব জুড়ে সরানোর জন্য কাজ করে
আপনি কিভাবে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন করবেন?
একটি সম্পর্ক বোঝার জন্য যেখানে দুটির বেশি ভেরিয়েবল উপস্থিত থাকে, একটি মাল্টিপল লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করা হয়। একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করার উদাহরণ yi = নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল: XOM-এর মূল্য। xi1 = সুদের হার। xi2 = তেলের দাম। xi3 = S&P 500 সূচকের মান। xi4 = তেলের ফিউচারের দাম। শূন্য সময়ে B0 = y-ইন্টারসেপ্ট