Регрессия — это тип задачи машинного обучения, целью которой является прогнозирование непрерывного значения для заданной точки входных данных. Пример. Регрессия используется для прогнозирования цен на акции, оценки цен на жилье и прогнозирования спроса.
[50 терминов искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// pudie.ru›articles/704343/, свободный]
Регрессия — это метод в машинном обучении, который используется для предсказания числовых значений на основе входных данных. Пример: предсказание цены жилья в зависимости от различных факторов.
[50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// Pro-DGTL.ru›blog/razrabotka/tpost/4e93vbs2p1-50-/, свободный.]
Регрессия — задача защищенного машинного обучения, где выходные данные являются реальным значением, например двойным. Примеры включают прогнозирование цен на акции. Дополнительные сведения см. в разделе регрессии задач машинного обучения.
[Глоссарий машинного обучения важных терминов (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// learn.microsoft.com›ru-ru/dotnet/machine-learning /, свободный.]
[Глоссарий машинного обучения — ML.NET (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// learn.microsoft.com›Learn›.net/, свободный.]
Регрессия — задача оценки истинного (числового) значения некоторой независимой переменной (выход нейронной сети) от совокупности зависимых переменных (вход сети).
[Университет искусственного интеллекта. Словарь терминов. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// old.neural-university.ru›vocabulary-neural-netwoks/, свободный.]