Линейная регрессия является одним из фундаментальных методов в статистике и машинном обучении. Этот метод используется для оценки отношения между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Линейная регрессия чрезвычайно полезна для прогнозирования и моделирования различных процессов в различных областях, включая экономику, медицину, социологию, исследования операций и многие другие. Принцип работы линейной регрессии заключается в том, чтобы найти линейную связь между входными данными и выходными данными...

Предыдущий урок: Урок 3. Данные — топливо машинного обучения Мы уже научились работать с данными, загружать их, смотреть, что внутри, находить странности и визуализировать закономерности. Это был важный шаг: без понимания данных машинное обучение — пустой звук. Но теперь пора перейти к тому, ради чего мы сюда пришли: к обучению модели, которая сможет предсказывать. Сегодня мы построим нашу первую модель — линейную регрессию. Это самый простой, но невероятно важный алгоритм, с которого начинают почти все специалисты в машинном обучении...