Что такое машинное обучение? Это технология, которая позволяет компьютерам, оснащенным алгоритмами, автоматически улучшаться благодаря опыту. то есть машина учится на данных так же, как люди учатся на своем опыте. Примечание. Все методы машинного обучения классифицируются как методы искусственного интеллекта (ИИ); однако не весь ИИ можно считать ОД. Некоторые базовые механизмы, основанные на правилах, можно классифицировать как ИИ, но они не учатся на опыте ; следовательно,..

В машинном обучении линейная регрессия — это широко используемый метод моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными, также известными как признаки или предикторы. Почему линейная регрессия? Линейная регрессия в машинном обучении — популярный и широко используемый метод, поскольку он относительно прост и интерпретируем и часто позволяет добиться хороших результатов при решении широкого круга задач. Кроме того, все, что мы узнаем..

Это вторая часть серии статей об основах машинного обучения. Пожалуйста, обратитесь к этой ссылке для части 1. Допущения простой линейной регрессии Ниже приведены основные допущения линейной регрессии: Между X и Y существует линейная связь. Термины ошибок распределяются нормально . Условия ошибки независимы друг от друга. Изменение одного ошибочного термина не должно влиять на другие ошибочные термины. Условия ошибки имеют постоянную дисперсию , т. е. дисперсия не..