Линейная регрессия — это простейшая модель машинного обучения, которая в своей первоначальной версии описывает взаимосвязь между двумя переменными. По-прежнему важно понимать основы концепций линейной регрессии, потому что это основа для понимания многих других моделей машинного обучения и нейронных сетей. Прежде чем мы углубимся в рабочий процесс линейной регрессии, давайте опишем ключевые компоненты или функции этой модели и ее выводы, которые перечислены ниже: Среднеквадратическая..

Ниже приведено простое объяснение. См. часть 2 для более подробных шагов по получению B0 и B1. Ссылка на часть 2 → Как получить B0 и B1 — ЧАСТЬ 2 . Другие связанные статьи: Какие метрики в регрессии важнее всего? MSE|RMSE|MAE|R2|Adj R2- преимущества/недостатки (нажмите здесь) В линейной регрессии мы пытаемся найти линию наилучшего соответствия, которая объясняет взаимосвязь между двумя переменными x и y. Линия наилучшего соответствия определяется уравнением: y = B0..

Каждый хочет попробовать свои силы в машинном обучении в какой-то момент своей карьеры в области программного обеспечения. Первый алгоритм, с которого обычно начинаются все книги и онлайн-курсы, — это линейная регрессия. Давайте расшифруем! Линейный + регрессионный Линейный = расположен по прямой линии. Регрессия = процесс оценки отношений между зависимой переменной при наличии одной или нескольких независимых переменных. Итак, идея понимания взаимосвязи между двумя..

В этой статье я объясню различные математические концепции, связанные с линейной регрессией, в простейшем виде. Линейная регрессия - это алгоритм машинного обучения, который относится к методу контролируемого обучения, где исторические данные помечаются и используются для определения значения выходной / зависимой переменной на основе предиктора / независимой переменной / переменных. Здесь, как следует из названия, предполагается, что отношения между зависимыми и независимыми..