mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-12-16 03:12:43 +00:00
cd14f9ebcb
* split up select.md * array-join.md basic refactoring * distinct.md basic refactoring * format.md basic refactoring * from.md basic refactoring * group-by.md basic refactoring * having.md basic refactoring * additional index.md refactoring * into-outfile.md basic refactoring * join.md basic refactoring * limit.md basic refactoring * limit-by.md basic refactoring * order-by.md basic refactoring * prewhere.md basic refactoring * adjust operators/index.md links * adjust sample.md links * adjust more links * adjust operatots links * fix some links * adjust aggregate function article titles * basic refactor of remaining select clauses * absolute paths in make_links.sh * run make_links.sh * remove old select.md locations * translate docs/es * translate docs/fr * translate docs/fa * remove old operators.md location * change operators.md links * adjust links in docs/es * adjust links in docs/es * minor texts adjustments * wip * update machine translations to use new links * fix changelog * es build fixes * get rid of some select.md links * temporary adjust ru links * temporary adjust more ru links * improve curly brace handling * adjust ru as well * fa build fix * ru link fixes * zh link fixes * temporary disable part of anchor checks
1.2 KiB
1.2 KiB
machine_translated | machine_translated_rev | toc_priority | toc_title |
---|---|---|---|
true | 72537a2d52 |
64 | Fonctions D'Apprentissage Automatique |
Fonctions D'Apprentissage Automatique
evalMLMethod (prédiction)
Prédiction utilisant des modèles de régression ajustés utilise evalMLMethod
fonction. Voir le lien dans la linearRegression
.
Régression Linéaire Stochastique
Le stochasticLinearRegression la fonction d'agrégat implémente une méthode de descente de gradient stochastique utilisant un modèle linéaire et une fonction de perte MSE. Utiliser evalMLMethod
prédire sur de nouvelles données.
Régression Logistique Stochastique
Le stochasticLogisticRegression la fonction d'agrégation implémente la méthode de descente de gradient stochastique pour le problème de classification binaire. Utiliser evalMLMethod
prédire sur de nouvelles données.