Два очень важных алгоритма обучения с учителем — это линейная регрессия и логистическая регрессия. Эти алгоритмы принимают функции, которые являются значениями, которые действуют как свойства, помогающие нам предсказать наш целевой результат. Затем они используют эти свойства, чтобы найти вес (который можно назвать тета-параметром), который даст нам лучший прогноз. Начнем с линейной регрессии, затем перейдем к логистической регрессии. В линейной регрессии мы обычно работаем с..