IV. Überwachtes Lernen: Regression
Abschlussbedingungen
I. Aus Beispielen lernen
Überwachtes Lernen: Regression
Wie wir bereits gelernt haben, gibt es zwei Arten von Problemen, die mit überwachtem Lernen gelöst werden können: Klassifikationsprobleme und Regressionsprobleme.
Zuvor haben wir gesehen, wie der Entscheidungsbaumalgorithmus ein Modell für ein Klassifikationsproblem erlernt hat. In dieser Aufgabe werden wir sehen, wie der lineare Regressionsalgorithmus ein Modell zur Lösung eines Regressionsproblems erlernt.
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Helfen Sie João dabei, ein Problem zu lösen – mithilfe beschrifteter Daten und dem Ansatz des überwachten Lernens.
Hinweis I: Nach dem Start können Sie mit den kleinen schwarzen Pfeilen auf der linken und rechten Seite durch die Folien blättern. Hinweis II: Falls das Buch auf deinem Bildschirm sehr groß dargestellt wird, empfehlen wir, herauszuzoomen. Unter Windows und Linux lautet die Tastenkombination: Ctrl + - (Minus-Taste) und unter macOS lautet die Tastenkombination: Command (⌘) + - .
Beantworten Sie die untenstehenden Fragen bitte erst, sobald Sie die obige Aufgabe abgeschlossen haben!