Лінійна регресія (ML)
Лінійна регресія встановлює прямолінійний зв'язок між однією або кількома вхідними ознаками та неперервним числовим результатом шляхом мінімізації суми квадратів помилок прогнозування. Як модель машинного навчання, вона тренується на розмічених прикладах та оцінюється на відкладених даних, що робить її найпростішою базовою моделлю керованого навчання для будь-якого регресійного завдання.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Regression as a Machine Learning Model. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Дерево рішеньМашинне навчання↔ compare
- Градiєнтний бустингМашинне навчання↔ compare
- Логістична регресія (ML)Машинне навчання↔ compare
- Випадковий лісМашинне навчання↔ compare
- Регуляризована лінійна регресіяМашинне навчання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →