Скачать или смотреть Лінійна регресія - найстаріший алгоритм Machine Learning. Як машини прогнозують числа?

Лінійна регресія — це фундаментальний алгоритм, з якого починається справжнє розуміння машинного навчання. На відміну від задач класифікації, тут ми вчимо модель прогнозувати конкретні числа: ціну на нерухомість, рівень продажів, температуру чи навіть очікувану зарплату.

Ми розберемо, як саме математика будує "лінію найкращого тренду" крізь хаос даних, пройдемо весь шлях від простої регресії (з однією ознакою) до множинної, де на результат впливають десятки факторів.

Ви дізнаєтесь:
• Як працює рівняння прямої у багатовимірному просторі даних.
• Проста vs Множинна регресія: у чому різниця на рівні коду та логіки.
• Як правильно інтерпретувати ваги моделі (коефіцієнти): що означає збільшення ознаки на одиницю?
• Чому не можна обійтися лише однією метрикою: детальний розбір MSE, RMSE, MAE та коефіцієнт детермінації.
• Підводні камені: що таке мультиколінеарність і як викиди (outliers) ламають вашу модель.