संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
लीनियर रिग्रेशन मॉड्यूल में, आपने मॉडल बनाने का तरीका जाना. इससे, संख्या के आधार पर लगातार अनुमान लगाए जा सकते हैं. जैसे, कार में ईंधन की खपत. अगर आपको "क्या आज बारिश होगी?" या "क्या यह ईमेल स्पैम है?" जैसे सवालों के जवाब देने के लिए कोई मॉडल बनाना है, तो क्या करें?
इस मॉड्यूल में एक नए तरह का रिग्रेशन मॉडल पेश किया गया है, जिसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन कहा जाता है. इसे किसी नतीजे की संभावना का अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है.
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],["आखिरी बार 2025-07-27 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[]]