Как найти функцию линейной регрессии?
Ответить на вопрос
Математика
1059вопросов
Другое
633вопроса
Русский язык
301вопрос
Литература
124вопроса
Черчение
47вопросов
Химия
35вопросов
Физика
31вопрос
История
19вопросов
Информатика
19вопросов
Биология
18вопросов
Английский язык
16вопросов
Другие предметы
16вопросов
География
15вопросов
Право
10вопросов
Экономика
9вопросов
Социология
7вопросов
Обществознание
6вопросов
Физкультура
3вопроса
Психология
3вопроса
Теория вероятностей
3вопроса
Философия
2вопроса
Музыка
2вопроса
Окружающий мир
2вопроса
Физкультура и спорт
2вопроса
Немецкий язык
1вопрос
ОБЖ
1вопрос
Естествознание
0вопросов
Экология
0вопросов
Статистика
0вопросов
Казахский язык
0вопросов
Украинский язык
0вопросов
Украинская литература
0вопросов
МХК
0вопросов
Астрономия
0вопросов
Белорусский язык
0вопросов
Линейная регрессия (Linear regression) — модель зависимости переменной x от одной или нескольких других переменных (факторов, регрессоров, независимых переменных) с линейной функцией зависимости.
Линейная регрессия относится к задаче определения «линии наилучшего соответствия» через набор точек данных и стала простым предшественником нелинейных методов, которые используют для обучения нейронных сетей. В этой статье покажем вам примеры линейной регрессии
Функция потерь — это мера количества ошибок, которые наша линейная регрессия делает на наборе данных. Хотя есть разные функции потерь, все они вычисляют расстояние между предсказанным значением y(х) и его фактическим значением. Например, взяв строку из среднего примера выше, f(x)=−0.11⋅x+2.5, мы выделяем дистанцию ошибки между фактическими и прогнозируемыми значениями красными пунктирными линиями