Линейная регрессия - это тип машинного обучения с учителем.Математика машинного обучения

Описание: 00:00:30 Введение в машинное обучение

• Машинное обучение - это ветвь искусственного интеллекта, фокусирующаяся на разработке алгоритмов и статистических моделей.

• Эти модели обучаются на данных и могут предсказывать данные.

00:01:22 Специфика линейной регрессии

• Линейная регрессия - это тип машинного обучения с учителем.

• Алгоритмы обучаются на размеченных данных, называемых лейблами.

• Цель - создать наиболее оптимизированную линейную функцию для предсказания новых данных.

00:03:38 Классификация и регрессия

• Обучение с учителем включает два типа: классификация и регрессия.

• Регрессия предсказывает зависимые переменные на основе независимых признаков.

• Пример: предсказание цены дома на основе параметров, таких как возраст, площадь и местоположение.

00:05:26 Линейная регрессия

• Линейная регрессия вычисляет линейные отношения между зависимыми и независимыми переменными.

• Независимые переменные называются "фиксы", а зависимая переменная - "игрек".

• Цель - предсказать "игрек" на основе "фиксов".

00:06:47 Фит и пред

• Фит - это обучение модели, подгонка данных.

• Пред - это предсказание на новых данных.

• Модель обучается на данных и предсказывает переменную "игрек".

00:07:41 Уравнение линейной регрессии

• Уравнение линейной регрессии подгоняет линейное уравнение к наблюдаемым данным.

• Включает одну зависимую и одну независимую переменную.

• Пример: уравнение для предсказания цены дома на основе параметров.

00:08:48 Простая линейная регрессия

• Простая линейная регрессия включает одну зависимую и одну независимую переменную.

• Уравнение включает свободный член и коэффициент наклона.

• Пример: предсказание цены дома на основе параметров.

00:10:09 Интерсепт и наклон

• Интерсепт - это перемещение по оси "игрек".

• Наклон - это коэффициент наклона.

• Пример: предсказание цены дома на основе параметров.

00:15:07 Ошибка и расстояние
00:17:29 Применение на практике

• Применение

00:18:46 Введение в линейную регрессию
00:19:43 Будущие уроки и сложные формулы

🚀 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

Математический анализ:

Пределы и непрерывность

Производные и частные производные

Градиенты и оптимизация

Интегралы

Оптимизация функций

Теорема о среднем значении

Многомерный анализ



Теория вероятностей:

Случайные величины

Распределения вероятностей (нормальное, биномиальное, пуассоновское)

Условная вероятность

Теорема Байеса

Законы больших чисел и центральная предельная теорема



Статистика:

Математическое ожидание, дисперсия

Статистические гипотезы и критерии

Регрессия и корреляция

Оценки параметров (метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов)

Анализ данных и визуализация

Описательная статистика

Интервальная оценка

Проверка гипотез

Регрессионный анализ

Теги:

Математика для машинного обучения,

Линейная алгебра в Data Science,

Математический анализ для машинного обучения,

Теория вероятностей и статистика,

Математика для анализа данных,

Векторы и матрицы,

Производные и градиенты,

Распределения вероятностей,

Регрессия и корреляция,

Машинное обучение,

Data Science обучение,

Математические основы ML,

Алгоритмы машинного обучения,

линейная алгебра для машинного обучения,

теория вероятностей в data science,

математический анализ в ML,

статистика для анализа данных,

data science с нуля,

машинное обучение для начинающих,

Python для data science,

R для анализа данных,

numpy, pandas, scikit-learn,

deep learning,

нейронные сети,

искусственный интеллект,



#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,

учитель математики,

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