Machine learningMachine learning

רגרסיה לינארית (ML)

רגרסיה לינארית מתאימה קשר ישר בין תכונה אחת או יותר של הקלט ותוצאה מספרית רציפה, על ידי מזעור סכום ריבועי שגיאות החיזוי. כמודל למידת מכונה, הוא מאומן על דוגמאות מתויגות ומוערך על נתונים שהופרשו, מה שהופך אותו לבסיס הפשוט ביותר של למידה מונחית עבור כל משימת רגרסיה.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateLinear Regression (ML) (Linear Regression as a Machine Learning Model). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/machine-learning/linear-regression-ml · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026