Линейная регрессия | Размеры подгоночной гиперплоскости | Объяснение на примере

📘Примечания: https://robosathi.com/docs/machine_le... 🎥 Курс по НЛП:    • Natural Language Processing (NLP) | Full C...   🎥 Курс по глубокому обучению:    • Deep Learning (DL) Course | Fundamental Co...   🎥 Курс по машинному обучению:    • Machine Learning (ML) Course |  Classical ML   🎥 Полный курс по математике:    • Maths for AI & ML | Full Course   🎥 Следующее видео: Параметры моделей:    • Parameters of Linear Regression | Issues w...   👉В этом видео мы разберем линейную регрессию и идею линии наилучшего соответствия, используя реальный пример зависимости стажа работы IT-специалиста от его зарплаты, и увидим, как линейная модель обучается своим параметрам. Мы также расширим эту идею на d-мерную гиперплоскость, чтобы понять, как линейная регрессия работает с несколькими признаками. 🎯 Цели обучения ✅ Понять, что такое линейная регрессия ✅ Визуализировать концепцию линии наилучшего соответствия ✅ Решить реальный пример (опыт работы против зарплаты) ✅ Связать 2D-регрессию с d-мерными гиперплоскостями ✅ Понять, как читать данные 👉 Плейлист «Математика для машинного обучения»:    • Maths for AI & ML   🕔 Временные метки 🕘 00:00:00 - 00:01:59 Что такое линейная регрессия? 00:02:00 - 00:04:20 Пример прогнозирования заработной платы 00:04:21 - 00:06:00 Нахождение линии наилучшего соответствия 00:06:01 - 00:07:45 Как читать данные? 00:07:46 - 00:08:18 Модель линейна по своим весам 00:08:19 - 00:12:45 Размеры гиперплоскости для подгонки 00:12:46 - 00:13:30 Что дальше? 🤔 #ml #ai #regression #linear #linearregression #sirfrancisgaltons