📈Линейная регрессия
Простейшая модель: y = wx + b. Минимизация MSE (Mean Squared Error). Gradient descent для оптимизации. Множественная регрессия: много признаков. Polynomial regression: нелинейность. Регуляризация: Ridge (L2), Lasso (L1), ElasticNet. Интерпретируемость: коэффициенты показывают влияние признаков.
📖6 мин чтения📊Уровень 7📅19 февраля 2026 г.
🗺️ Mind Map
Загрузка карты...
❓Часто задаваемые вопросы
Линейная регрессия — это тема о правилах, механизмах и практиках в своей области. Она помогает понять, как принимаются решения и к каким последствиям они приводят.