Linearna regresija (ML)
Linearna regresija prilagođava pravocrtni odnos između jedne ili više ulaznih značajki i kontinuiranog numeričkog ishoda minimiziranjem zbroja kvadrata pogrešaka predviđanja. Kao model strojnog učenja, trenira se na označenim primjerima i evaluira na izdvojenim podacima, što ga čini najjednostavnijim baznim modelom nadziranog učenja za bilo koji regresijski zadatak.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Regression as a Machine Learning Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Stablo odlučivanjaStrojno učenje↔ compare
- Povećanje gradijentaStrojno učenje↔ compare
- Logistička regresija (ML)Strojno učenje↔ compare
- Slučajna šumaStrojno učenje↔ compare
- Regresija regulariziranih pravacaStrojno učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →