La regresión es un algoritmo supervisado de aprendizaje automático que genera un resultado previsto que es continuo en lugar de discreto. Eso significa que puede ser un número entero o un rango de datos, como puede ser el número de ventas durante un período de tiempo, en lugar de un elemento absoluto, como puede ser decir si hay un gato en una foto o no.
Hay dos tipos principales de regresión. simple y multivariable. La regresión lineal simple utiliza conjuntos de datos donde hay dos características o columnas que tienen datos numéricos relacionados. Como por ejemplo el número de ventas de una compañía en una columna y la temperatura en la otra. El resultado de la predicción es una estimación de las ventas en relación con la temperatura en ese momento. Podría ser que a medida que baja la temperatura, las ventas aumenten. (por ejemplo las ventas de abrigos en unos grandes almacenes)
Nota de Tensorflow.
Si en vez de anaconda o CNTK queremos trabajar con
Tensorflow-colaboratory y tenemos problemas con las versiones:
#Para determinar que versión de tensor flow
estamos utilizando:
!pip show tensorflow
#Para ver la versión
actual de tensorflow:
!pip install -–upgrade tensorflow
# Para ejecutar una
versión específica:
!pip install tensorflow==2.0
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