📈Линейная регрессия
Простейшая модель: y = wx + b. Минимизация MSE (метод наименьших квадратов). Интерпретируемость: коэффициенты = влияние признаков. Полиномиальная регрессия для нелинейных зависимостей. Ridge (L2), Lasso (L1) регуляризация. Применение: прогнозирование цен, тренды.
📖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.