®️ 4.3 Объяснение линейной регрессии: линия наилучшего соответствия

Описание: Как Zillow предсказывает цену вашего дома? Как трейдеры прогнозируют фондовый рынок?
Они не используют хрустальный шар. Они используют линейку.

В сессии 4.3 «Основы машинного обучения» мы рассмотрим второй столп обучения с учителем: **регрессию**.

В то время как предыдущий урок (KNN) был посвящен распределению объектов по «категориям» (кошки против собак), сегодня мы поговорим о прогнозировании «чисел» (цена, температура, продажи). Мы рассмотрим *линейную регрессию* — алгоритм, который пытается найти «линию наилучшего соответствия» в беспорядочном облаке точек данных.

Мы также познакомимся с основной концепцией «обучения» в ИИ: идеей минимизации ошибки (функция потерь).

🎓 *В этом уроке вы узнаете:*
*Классификация против регрессии:* Разница между «Что это?» и «Сколько это стоит?».
*Интуиция линейной регрессии:* Подгонка линии к данным (y ​​= mx + b).
*Функция ошибки:* Как машина узнаёт, что её прогноз неверен.
*Среднеквадратическая ошибка (MSE):* Математика наказания за серьёзные ошибки.
*Примеры из реального мира:* От рынков жилья до медицинских тенденций.

───────────────
⏳ *Временные метки:*
0:00 — Введение: Прогнозирование будущего
0:45 — Проблема: Прогнозирование непрерывного числа (Цена)
1:30 — Обзор классификации и регрессии
2:15 — Визуализация данных: Диаграмма рассеяния
3:00 — «Линия наилучшего соответствия» (y = mx + b)
3:50 — Измерение погрешности: остатки и среднеквадратическая ошибка (MSE)
4:40 — Как машина «обучается» идеальной линии
5:30 — Переобучение: когда линия слишком идеальна
6:10 — Краткое содержание: Сила Регрессия
───────────────

📚 *Ссылки и дополнительная литература:*
Учебник: «Искусственный интеллект: современный подход» - Глава 18
Концепция: Метод наименьших квадратов
[Ссылка на занятие 4.2: Классификатор ближайших соседей]

🔔 *Соединим точки:*
Регрессия — рабочая лошадка статистики и искусственного интеллекта. Чтобы научиться строить эти модели самостоятельно, обязательно *подпишитесь* на Staiblocks.

💬 *Задание:*
Если бы вам нужно было предсказать свой «индекс счастья» (от 0 до 100) на завтра, какие переменные (признаки) вы бы использовали? (Например, сон, погода, кофе?).

Создайте свою модель в комментариях! 👇

#ЛинейнаяРегрессия #МашинноеОбучение #НаукаОДанных #ИскусственныйИнтеллект #Статистика #Математика #Staiblocks #КурсИИ #ПрогностическоеМоделирование