В связи с бурным развитием машинного обучения и искусственного интеллекта на ИТ-рынке стало необходимо изучить основы этих современных технологий. Этот блог о методе регрессии методом наименьших квадратов поможет вам понять математику, лежащую в основе регрессионного анализа, и то, как его можно реализовать с помощью Python. Вот список тем, которые будут рассмотрены в этой статье: Что такое метод наименьших квадратов? Линия наилучшего соответствия Шаги по вычислению линии..

Линейная регрессия — довольно простой алгоритм машинного обучения. Если мы будем классифицировать дальше, это алгоритм обучения под наблюдением, который используется для прогнозирования результата с некоторыми помеченными данными. «Линейная регрессия» — это метод, который прогнозирует целевую переменную, находя линию наилучшего соответствия между независимой и зависимой переменной. Линия наилучшего соответствия - это минимальная ошибка из всех заданных точек. Способ поиска..

Линейная регрессия. Почему она важна для машинного обучения? Вы никогда не задумывались, почему каждый курс по науке о данных начинается с линейной регрессии? Узнаем ответ на этот вопрос в статье. Линейная регрессия  – это простая, базовая, но весьма эффективная модель регрессии. Этот алгоритм помогает создать прочную основу для того, чтобы мы поняли, что делает регрессия в машинном обучении и как делать прогнозы, предоставляя различные входные данные для модели. Например, если..

Знаете ли вы, что линию наилучшего соответствия иногда называют линией тренда или линией регрессии? Да !! Фактически, когда мы представляем данные в виде диаграммы рассеяния , мы можем видеть, как одна переменная влияет на другую. И когда данные следуют аналогичному шаблону, эта взаимосвязь называется корреляцией. Мы представляем эту корреляцию с помощью линий тренда или линий наилучшего соответствия, которые помогают нам аппроксимировать набор точек данных. Сначала мы должны..