अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टी मिळविण्यासाठी आणि अचूक अंदाज लावण्यासाठी मशीन लर्निंग तंत्र सहसा सहसंबंध आणि प्रतिगमन यावर अवलंबून असतात. या विषयाच्या क्लस्टरमध्ये, आम्ही या तंत्रांचे महत्त्व, त्यांचा मशीन लर्निंगमध्ये केलेला वापर आणि त्यांची प्रभावीता वाढवणाऱ्या मूलभूत गणिती आणि सांख्यिकीय तत्त्वांचा अभ्यास करू.
परस्परसंबंध समजून घेणे
सहसंबंध दोन चलांमधील संबंधांची ताकद आणि दिशा मोजतो. सांख्यिकीमधील ही एक महत्त्वाची संकल्पना आहे आणि मशीन लर्निंग मॉडेलमध्ये ती मूलभूत भूमिका बजावते.
परस्परसंबंधांचे प्रकार:
- पीअरसन सहसंबंध गुणांक
- Spearman च्या रँक सहसंबंध
- पॉइंट-बिसेरियल सहसंबंध
मशीन लर्निंगमधील अर्ज:
सहसंबंध विश्लेषण वैशिष्ट्यांच्या निवडीमध्ये, रिडंडंट व्हेरिएबल्स ओळखण्यात आणि डेटासेटमधील परस्परावलंबन समजून घेण्यात मदत करते. हे व्हेरिएबल्समधील संबंधांवर आधारित माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यासाठी मशीन लर्निंग अल्गोरिदम सक्षम करते.
प्रतिगमन शोधत आहे
रिग्रेशन ही एक सांख्यिकीय पद्धत आहे जी आश्रित चल आणि एक किंवा अधिक स्वतंत्र चल यांच्यातील संबंध समजून घेण्यासाठी वापरली जाते. अंदाज आणि अंदाज यासाठी मशीन लर्निंगमध्ये याचा मोठ्या प्रमाणावर वापर केला जातो.
प्रतिगमनाचे प्रकार:
- रेखीय प्रतिगमन
- लॉजिस्टिक रिग्रेशन
- बहुपदी प्रतिगमन
मशीन लर्निंगमधील महत्त्व:
प्रतिगमन विश्लेषण भविष्यसूचक मॉडेल्स तयार करण्यात, अवलंबून व्हेरिएबलवर स्वतंत्र व्हेरिएबल्सचा प्रभाव समजून घेण्यात आणि त्यांच्यातील संबंधांच्या ताकदीचे मूल्यांकन करण्यात मदत करते. हे अनेक मशीन लर्निंग अल्गोरिदमचा कणा बनवते.
गणितीय आणि सांख्यिकी पाया
परस्परसंबंध आणि प्रतिगमन दोन्ही गणितीय आणि सांख्यिकीय तत्त्वांमध्ये घट्टपणे रुजलेले आहेत.
गणित:
सहसंबंध आणि प्रतिगमन विश्लेषणामध्ये वापरलेली सूत्रे आणि समीकरणे गणितीय संकल्पना जसे की सहप्रसरण, मानक विचलन आणि किमान वर्ग पद्धतींमधून घेतलेली आहेत. ही तंत्रे अंमलात आणण्यासाठी आणि त्याचा अर्थ लावण्यासाठी हे गणितीय आधार समजून घेणे महत्त्वाचे आहे.
आकडेवारी:
सहसंबंध आणि प्रतिगमन परिणामांचे महत्त्व आणि विश्वासार्हतेचे मूल्यांकन करण्यासाठी गृहीतक चाचणी, आत्मविश्वास मध्यांतर आणि निर्धाराचे गुणांक यासारख्या सांख्यिकीय संकल्पना आवश्यक आहेत. सांख्यिकीय तत्त्वे आत्मसात केल्याने मशीन लर्निंग मॉडेलची अचूकता आणि मजबूतता वाढते.
निष्कर्ष
सहसंबंध आणि प्रतिगमन हे मशीन लर्निंगचे अविभाज्य घटक आहेत, नमुन्यांचा शोध, भविष्यसूचक मॉडेल्सची निर्मिती आणि डेटामधून मौल्यवान अंतर्दृष्टी काढणे. त्यांचे महत्त्व जाणून घेऊन आणि त्यांचे गणितीय आणि सांख्यिकीय पाया समजून घेऊन, एखादी व्यक्ती माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यासाठी आणि मशीन लर्निंगच्या क्षेत्रात नाविन्य आणण्यासाठी त्यांच्या शक्तीचा उपयोग करू शकते.