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...

🧑‍💻 Йоу воссап, друзья, потихонечку помаленечку мы продвигаемся. Но нам нельзя никак останавливаться, поэтому предлагаю заняться чем то серьезным, а именно — векторы, матрицы и вся эта сложная штука... 🔗 Итак, начнем конечно же с векторов, базу знать нам необходимо... 🔗 Че такое этот ваш вектор? Это объект (математический), который имеет длину (модуль, мера его размера) и направление (ориентация в пространстве) v = [u₁, u₂ u₃] — вот пример вектора в трехмерном пространстве Как найти его длину (модуль) ? |v| = √u²₁, u²₂ u²₃ + ...