Машинное обучение — это очень обширная область, часто, когда мы хотим начать изучать алгоритмы ML, первый алгоритм ML, с которого мы начинаем, — это линейная регрессия, многие онлайн-курсы по науке о данных и даже курсы для выпускников начинаются с линейной регрессии. Основная причина этого может заключаться в том, что LR — это один из таких алгоритмов машинного обучения, которому легко научить, но требуется мало времени, чтобы понять основную идею из-за сложной математики, связанной с..

Линейная регрессия — это фундаментальный метод машинного обучения и статистики, целью которого является моделирование взаимосвязи между одной или несколькими независимыми переменными (признаками) и зависимой переменной (целью) с помощью линейного уравнения. Он используется для прогнозирования непрерывных числовых значений и поиска закономерностей в данных. Существует два основных метода линейной регрессии: аналитическое решение (метод наименьших квадратов) и оптимизация (градиентный..

Регрессия — важный инструмент для специалистов по данным. Это позволяет нам моделировать и прогнозировать многие аспекты наших данных. При выполнении регрессии мы берем выборку данных и подгоняем линию к выборке данных. Эта линия может очень хорошо соответствовать образцу, но не всегда соответствует всему набору данных. Мы можем преодолеть некоторые из этих проблем, используя методы регуляризации гребня или лассо с нашей моделью регрессии. В этой статье я кратко расскажу вам о..

Регрессионный анализ — важный метод в мире статистики и анализа данных, который помогает нам понять взаимосвязь между переменными и делать прогнозы. В этой статье цель состоит в том, чтобы предоставить всестороннее объяснение фундаментальных математических принципов, используемых при построении базовой линейной модели с нуля. Какова цель линейной регрессии? Линейная регрессия направлена ​​на выявление взаимосвязи между зависимой переменной и независимыми переменными. Его основная..

Всем привет! Я очень рад написать еще одну статью спустя много времени после публикации моей предыдущей статьи. Простая линейная регрессия [SLR] - это в основном эта формула: который записывается как y равно b ноль плюс b один умноженный на x один. Я уверен, что вы видели эту формулу в своей старшей школе, которая была частью рисования линии или наклонной линии по оси x-y. Давайте сделаем шаг вперед и подробно разберемся, что означает каждая из этих переменных или коэффициентов...

В Интернете доступно множество статей, объясняющих процесс градиентного спуска, а также процесс обычных наименьших квадратов (OLS). Однако очень сложно найти единый сборник с пояснением, зачем нужны два алгоритма, в чем принципиальные различия между ними и какой алгоритм следует использовать в какой ситуации? В этой статье я постараюсь подробно рассмотреть эти вопросы. Остальная часть статьи организована следующим образом: 1. Разминка линейной регрессии 2. Обычный метод наименьших..