Скачать или смотреть Введение в линейную регрессию: теория и интуиция

В этом видео мы углубимся в основы линейной регрессии — статистического алгоритма машинного обучения, зародившегося в XIX веке. В этом вводном видео рассматриваются базовые концепции и математические основы, необходимые для понимания того, как линейная регрессия предсказывает результаты на основе входных данных. Мы обсуждаем простую и множественную линейную регрессию, важность минимизации остаточной суммы квадратов для поиска наилучшей линии или плоскости, а также концепции обучения с учителем и предотвращения утечек данных. Этот эпизод служит теоретическим введением, подготавливая вас к практическому программированию на Python и scikit-learn в следующем видео. Этот урок идеально подходит для начинающих, поскольку делает акцент на интуитивном понимании, а не на сложной математике.

Ссылка на ISLR
https://www.statlearning.com/

00:00 Введение в линейную регрессию
01:19 Понимание основ линейной регрессии
02:52 Построение линии регрессии
07:00 Минимизация ошибок в линейной регрессии
07:56 Объяснение множественной линейной регрессии
11:01 Практическая реализация на Python
13:56 Заключение и дополнительные ресурсы