Фундаментальная сегментация моделей машинного обучения Все модели машинного обучения разделяются на обучение с учителем (supervised) и без учителя (unsupervised).

Представим следующую задачу: у нас есть сведения о студентах, которые посещают продвинутый курс математики (такой, как анализ данных и машинное обучение). Мы хотим предсказать, сколько баллов по математике получат студенты на экзамене в конце курса. Один из методов машинного обучения, который может быть использовал для решения этой задачи - это регрессия. Регрессия предназначена для предсказания непрерывных числовых значений, вроде оценки по математике. В этой статье мы рассмотрим, что такое регрессия, как она работает, и зачем ее используют в машинном обучении...