Machine learningMachine learning

Γραμμική Παλινδρόμηση (ML)

Η γραμμική παλινδρόμηση προσαρμόζει μια σχέση ευθείας γραμμής μεταξύ ενός ή περισσότερων χαρακτηριστικών εισόδου και ενός συνεχούς αριθμητικού αποτελέσματος, ελαχιστοποιώντας το άθροισμα των τετραγωνικών σφαλμάτων πρόβλεψης. Ως μοντέλο μηχανικής μάθησης, εκπαιδεύεται σε επισημασμένα παραδείγματα και αξιολογείται σε δεδομένα που έχουν παρακρατηθεί, καθιστώντας το την απλούστερη βασική γραμμή εποπτευόμενης μάθησης για οποιαδήποτε εργασία παλινδρόμησης.

Άνοιγμα στο MethodMindΣύντομαΒίντεοΣύντομαDownload slides

Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο

Μόνο για μέλη

Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.

Σύνδεση

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Πηγές

  1. 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
  2. James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning (Ch. 3). Springer. ISBN: 978-1-4614-7138-7

Πώς να παραπέμψετε σε αυτή τη σελίδα

ScholarGate. (2026, June 3). Linear Regression as a Machine Learning Model. ScholarGate. https://scholargate.app/el/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.

Compare side by side

Αναφέρεται από

ScholarGateLinear Regression (ML) (Linear Regression as a Machine Learning Model). Ανακτήθηκε στις 2026-06-15 από https://scholargate.app/el/machine-learning/linear-regression-ml · Σύνολο δεδομένων: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026