В работе исследуется воздействие искажений матрицы линейной модели на статистические характеристики оценок по методу наименьших квадратов. Ключевые слова: оценки МНК, линейная модель,матричные ошибки. V.A.Galanina PhD, Associate Professor L.A. Reshetov PhD, Associate Professor M.V. Sokolovskay Senior lecturer A.E.Farafonova Master St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation Influence of matrix errors on parameter estimates by the least squares method The paper investigates the effect of distorsions of the linear model matrix on the statistical characteristics of the least squares estimates...

Источник: Nuances of Programming Введение Знакомство с машинным обучением часто начинается с линейной регрессии  —  одного из самых простых алгоритмов. Однако эта модель быстро раскрывает свои недостатки, особенно при работе с наборами данных, которые требуют перестройки моделей. Основные решения этой проблемы  —  ридж- и лассо-регрессии. Дилемма смещения-дисперсии Чтобы понять, зачем нужны эти методы, обсудим дилемму смещения-дисперсии. В контролируемой среде у модели может быть два основных источника ошибок...