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...

Данная статья ориентирована на людей, не знакомых с темой! Линейная регрессия - очень популярная модель ML (machine learning - машинное обучение), используемая в задачах от прогноза погоды до рекомендаций видеоигр. Как линейная регрессия предсказывает значения? Всё просто - по сути, это обычное уравнение вида y = kx + b, но более масштабное: Регрессия в процессе обучения "подгоняет" веса и константу так, чтобы получить функцию, наиболее хорошо описывающую взаимосвязь между признаками и целевой переменной...