Regressione Lineare (ML)
La regressione lineare adatta una relazione lineare tra una o più caratteristiche di input e un risultato numerico continuo minimizzando la somma degli errori di predizione al quadrato. Come modello di machine learning, viene addestrata su esempi etichettati e valutata su dati non utilizzati, rendendola la più semplice baseline di apprendimento supervisionato per qualsiasi attività di regressione.
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Fonti
- 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
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Regression as a Machine Learning Model. ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/linear-regression-ml
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