Lineární regrese (ML)
Lineární regrese přizpůsobuje přímou vztah mezi jednou či více vstupními proměnnými a spojitým číselným výsledkem minimalizací součtu čtverců predikčních chyb. Jako model strojového učení se trénuje na označených příkladech a vyhodnocuje se na oddělených datech, což z něj činí nejjednodušší základní model učení s učitelem pro jakýkoli regresní úkol.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed., Ch. 3). Springer. ISBN: 978-0-387-84858-7
- James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning (Ch. 3). Springer. ISBN: 978-1-4614-7138-7
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Regression as a Machine Learning Model. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/machine-learning/linear-regression-ml
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Rozhodovací stromStrojové učení↔ compare
- Gradient BoostingStrojové učení↔ compare
- Logistická regrese (ML)Strojové učení↔ compare
- Random ForestStrojové učení↔ compare
- Regularizované lineární regreseStrojové učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →