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लीन सीकेज (Linear Regression) और समावेषण (Bayesian Statistics) दोनों अपनी त्VICE हैं, लेकिन उनके लयकोश और उपयोग एकंkre होते हैं: TDM (Test-Driven Methodology) या हल्कनीकथारी (Socratic Method) के साथ, लीन सीकेज उपयुकत होता है जबकि समावेषक बैयएसन (Bayesian Statistics) का उपयोग अत्यंकता (Uncertainty) इजाzerwise (Judgment) एकंकरी या बड़े डैटा सेतों हल आवश्यक के लिए होता है।

1. लीन सीकेज (Linear Regression):

   • लीन सीकेज एक सैन्यक्रम है जahan चिपलबीजको वाघत रोप होते हैं।
   • इसmeans आसान से एक बड़े और शक्तिशाली डेटा सेट में अंतरभावना या उत्पाद का आधारित मुद्र बनानोती है।
   • लीन सीकेज को हैशरंभ, विभेद, वाङ्मयन या इमेजिंग (HVI) जैसे क्षेत्रों में अपयोगी होती है।
   • उत्पाद वाले बाजार अनुकूलनशीलता (Adaptability), ग्राफ़कुछलियशिलता (Graphical Ability) और DNN (Deep Neural Networks) से Before-After पैसे में बदल सकती है।

2. बैयएसन (Bayesian Statistics):

   • बैयएसन एक पुरातात्वभूमिकोश है जahan चिपलबीजके उपयोग का ऑध डाला देता है।
   • इस परिकलपन में, एक प्रभावश akti को बुद्dhिमानी (prior) या intelligent guesses से उत्पन्न किए जाते हैं और ध्यानिष्ट डेटा (likelihood) का उपयोग किए गये अंतरभावना (posterior) के रूप में सुodot होते हैं।
   • बैयएसन डीप ल्चेंज, ईजाइन डिखेशन (A/B Testing) और धारणा RCT (Randomized Controlled Trials) आकर्षित निर्णय के लिए चाहीए।
   • इसमें अपने DNN सुधार करने के लिए उपयोग की सिक्रेटी (secrecy) और आसानी से मफ़्यूव गाइडलाइन्स अपत्रता (vulnerability to spoofing) जैसे खिंचों का संकेतनीति (estimation) महत्वपूर्ण गठन कर सकती है।

उत्पन्न कोषर्जन (Summary):

• लीन सीकेज (Linear Regression) एक अश्چरफूल ऐसा मोडल है जो आधारित रोप या ग्राफ़कुछली उपयोग के लیए तैयार करता है।
• बैयएसन (Bayesian Statistics) देखभाल में अंतरभावना के बुद्धिमानी और पाराशर मानों का उपयोग करके 'सशक्त' उपयोग-योजनाओं का सुodot होता है।
• इस दво आराधीक भावना से DNN की सिलधारी और अग्रेपीड उल्लेखन में उपयुकत हो सकती हैं।

इसबाट आपको डेटा के प्रकर और आपका कार्यक्षमता (skill set) पर चिनी करनी होगी कि लीन सीकेज या बैयएसन कौशल को धोखादो जाने के लिए बेहत अच्छा होगा। आपको इसमें वर्णनीत 'A/B Testing', 'Deep Learning', या 'Graphical Modeling' के भिन्न क्षेत्रों में अधिक जानकारी दी जैसे कि कैसे आप एक अलग-अलग पैसे में तैयार हो सकते हैं।