ثريد | الفرق بين Linear and logistic regression Algorithms
أولا وفي البداية خالص لازم تعرف ان
1- الـ linear regression بيستخدم في حل مشاكل الـ regression
2- الـ logistic regression بيستخدم في حل مشاكل الـ classification او التصنيف
والاتنين يخضعوا للتعلم الآلي الخاضع للاشراف أو الـ supervised Learning
1- الـ linear regression بيستخدم في حل مشاكل الـ regression
2- الـ logistic regression بيستخدم في حل مشاكل الـ classification او التصنيف
والاتنين يخضعوا للتعلم الآلي الخاضع للاشراف أو الـ supervised Learning
الـ linear regression خوارزمية بتتنبأ بقيم مستمرة continues values ومثال على كده هو التنبأ بأسعار المنازل في مدينة ما في السعودية مثلا
- الـ algorithm بتفترض إن فيه علاقة خطية regression بين الـ independent والـ dependent Variables
وبتحاول توجد أفضل fitting line بيوصف المتغيرين
- الـ algorithm بتفترض إن فيه علاقة خطية regression بين الـ independent والـ dependent Variables
وبتحاول توجد أفضل fitting line بيوصف المتغيرين
الـ logistic regression على الجهة التانية هو بيتعامل مع مشاكل التصنيف classification بمعني إنه بيتنبأ بقيم منفصلة discrete values
مثال وهو الـ spam detection وهل الايميل spam or not
spam
مثال اخر وهو هل تشخيص المرضى بمرض زي السرطان مثلا وهل إن المريض سرطانه خبيث ام حميد
مثال وهو الـ spam detection وهل الايميل spam or not
spam
مثال اخر وهو هل تشخيص المرضى بمرض زي السرطان مثلا وهل إن المريض سرطانه خبيث ام حميد
التشابه بين الـ linear and logistic regression في
1- الاتنين يخضعوا للتعلم الخاضع للاشراف supervised Learning
2- الاتنين بيستخدموا معادلات خطية للتنبأ بالقيم linear equation
1- الاتنين يخضعوا للتعلم الخاضع للاشراف supervised Learning
2- الاتنين بيستخدموا معادلات خطية للتنبأ بالقيم linear equation
Loading suggestions...