Введение в машинное обучение: Как работает Линейная регрессия? LinearRegression — scikit-learn

00:00:00 Введение в прогнозирование ВВП

• Начинаем с изучения ВВП страны.

• Прогнозирование ВВП требует внимательного чтения и перевода.

• Цель - научиться читать и понимать международные термины.

00:02:05 Перевод и понимание текста

• Переводим непонятные слова и выписываем их значение.

• Обсуждаем наличие шума в данных.

• Удовлетворенность жизнью растет с увеличением ВВП.

00:05:02 Использование инструментов для перевода

• Обсуждаем важность записи терминов для лучшего запоминания.

• Использование инструментов для автоматического перевода и транскрипции.

• Пример с термином "decide" и его переводом.

00:08:04 Линейная функция и выбор модели

• Обсуждаем линейную функцию и её применение.

• Выбор модели машинного обучения для описания данных.

• Модель должна проводить линию прямо по точкам данных.

00:12:02 Заключение

• Подчеркивается важность выбора модели машинного обучения.

• Линейная функция используется для описания данных.

• Цель - подобрать модель, которая хорошо описывает данные.

00:13:23 Введение в коэффициенты наклона и смещения

• Коэффициент наклона линии обозначается как.

• Коэффициент смещения называетсяи отвечает за вертикальное положение линии.

• Зависимая переменная игрек в данном случае представляет удовлетворенность жизнью.

00:14:36 Влияние коэффициентов на линию

• Коэффициент отвечает за наклон линии.

• Коэффициент б позволяет линии подниматься или опускаться.

• Эти коэффициенты позволяют линии адаптироваться к данным.

00:16:30 Математическое представление модели

• Линия модели описывается уравнением "игрек равно икс плюс б".

• Коэффициенты кай и б представляют собой цифры.

• Для понимания модели необходимо минимальное знание математики.

00:17:25 Заполнение таблицы и построение линии

• Заполнение таблицы для расчета значений "игрек".

• Пример расчета для значения икс" равного пяти.

• Построение линии на основе рассчитанных точек.

00:21:33 Усложнение функции для достижения таргетных точек

• Линия не всегда проходит через целевые точки.

• Необходимо усложнить функцию для достижения нужных значений.

• Усложнение функции требует минимального понимания математики.

00:22:56 Введение в коэффициент смещения

• Для перемещения линии вверх и вниз нужен коэффициент смещения.

• Без коэффициента смещения линия может только наклоняться.

• Коэффициент смещения позволяет перемещать линию по оси Y.

00:23:56 Объяснение коэффициента смещения

• Коэффициент смещения обозначается как б.

• Линия с нулевым коэффициентом смещения прижата к оси Y.

• Наклон и смещение линии зависят от значений коэффициентов.

00:24:55 Наклон и смещение

• Наклон линии определяется коэффициентом к.

• Смещение линии по оси Y обозначается как б.

• Эти параметры позволяют перемещать линию по оси Y и изменять наклон.

00:26:40 Полная свобода

• Наклон и смещение вместе дают полную свободу в перемещении линии.

• В математике и английском языке коэффициенты смещения и наклона могут быть расположены по-разному.

• В английском языке коэффициент смещения стоит в начале формулы.

00:29:10 Линейная модель

• Линейная модель описывает данные с помощью коэффициентов к и б

• Коэффициенты подбираются автоматически с помощью метода наименьших квадратов.

• Метод наименьших квадратов минимизирует отклонения между прогнозируемыми и реальными значениями.

00:31:53 Пример использования модели

• Для описания точек линия должна быть поднята выше.

• Коэффициент смещения б позволяет поднять линию на одну ступеньку.

• Коэффициент к подбирается автоматически для правильного наклона линии.

00:33:34 Метод наименьших квадратов

• Метод наименьших квадратов МНК используется для подбора коэффициентов.
00:34:36 Введение в линейные модели

🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV

🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov

🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: https://www.bybit.com/invite?ref=MAN2VD

💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/sena...

💰 Стать спонсором :

(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu

(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d

Основные математические темы:

Линейная алгебра:

Векторы и матрицы

Операции с матрицами (умножение, транспонирование, след)

Собственные значения и собственные векторы

Обратные матрицы

Разложения (QR-разложение, SVD-разложение)

Системы линейных уравнений


Теги:

#математика #datascience #machinelearning

математика с нуля,

математика для дата сайнс,

математика для машинного обучения,

математика для чайников,

математика для начинающих,

математика для программистов,

математика для data science,

репетитор по математике,

преподаватель по математике,

учитель по математике,



ментор по математике,

тичер по математике,

репетитор по дата сайнс с нуля,

репетитор по высшей математике,

репетитор по математике для взрослых,

математика для заочников

математика для дата аналитика