Diskussion zum Artikel "Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 07): Polynome Regression"

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Neuer Artikel Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 07): Polynome Regression :

Im Gegensatz zur linearen Regression ist die polynome Regression ein flexibles Modell, das darauf abzielt, Aufgaben besser zu erfüllen, die das lineare Regressionsmodell nicht bewältigen kann. Lassen Sie uns herausfinden, wie man polynome Modelle in MQL5 erstellt und etwas Positives daraus macht.

Wir sind noch nicht fertig mit den Regressionsmodellen, wir kehren für kurze Zeit zurück. Wie bereits im ersten Artikel dieser Reihe erwähnt, dient die lineare Regression als Grundlage für viele Modelle des maschinellen Lernens. Heute werden wir uns mit einer etwas anderen Form der linearen Regression beschäftigen, der polynomen Regression.

Das maschinelle Lernen hat unsere Welt in vielerlei Hinsicht verändert. Wir verfügen über verschiedene Methoden, um die Trainingsdaten für Klassifizierungs- und Regressionsprobleme zu lernen, z. B. lineare Regression, logistische Regression, Support Vector Machine, polynome Regression und viele andere Techniken.

Sie schaffen einfache Grenzen für einfache Probleme und nichtlineare Grenzen für komplexe Probleme.

Autor: Omega J Msigwa