Что такое линейная регрессия? Душкин объяснит
Начинаем рассматривать разные типы регрессии. Первый тип - линейная регрессия. Узнаем, что это такое.
Курс «Основы искусственного интеллекта» на Udemy: bit.ly/3BD2I4W
ТГ-канал Романа Душкина: t.me/drv_official
#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #Вычисление #Система #Видеошпаргалка #ИНС #РоманДушкин #ДушкинОбъяснит #МашинноеОбучение #Классификация #Кластеризация #Экстраполяция #Интерполяция #Аппроксимация #Регрессия #ОбучениеСУчителем #ОбучениеБезУчителя #ОбучениеСПодкреплением #ТрансгрессивноеОбучение #ОбучениеПоАналогии #Регрессия
Пікірлер: 14
Все видео канала по искусственному интеллекту: kzread.info/dash/bejne/oGerp69wgJSXm6w.html Вы всегда можете обратиться к нам за консультациями.
@dushkin_will_explain
2 жыл бұрын
И, кроме того, вы всегда можете написать мне в ТГ: @rdushkin
так он даже не объяснилчто такое линейная регрессия и как она работает просто начал рассказывать как ее настраивать чтооо
@dushkin_will_explain
Жыл бұрын
Что?
Thank you very much ! I’m doing psychology research methods.
@dushkin_will_explain
Жыл бұрын
Thanks for commenting.
здравствуйте! Скажите, а есть ли такие функции в Excel или Python, которые сами определяют тип зависимости: линейная, полиноминальная и т.д.? т.е. есть набор данных, нужно автоматически определить тип завсимости.
@dushkin_will_explain
Жыл бұрын
Человек-то не может определить... Посмотрите моё видео про ограничение регрессии.
@user-rr7yi3ru2p
Жыл бұрын
@@dushkin_will_explain Ну как-то совсем грустно...В то время, когда космические корабли бороздят просторы вселенной мы не можем писюк научить самостоятельно определять тип зависимостей?)))) Если нейросеть может определять лицо человека, так чего же тогда?
@dushkin_will_explain
Жыл бұрын
@@user-rr7yi3ru2p, это математически нерешаемая задача.
@user-rr7yi3ru2p
Жыл бұрын
@@dushkin_will_explain chat gpt сказал, что нейросеть может такое, если обучить её на множестве данных)))
@dushkin_will_explain
Жыл бұрын
@@user-rr7yi3ru2p, в частных случаях. Можно использовать, например, коэффициент корреляции Пирсона, чтобы понять, что перед нами линейная зависимость. Да и вообще, нейросети, конечно, универсальные аппроксиматоры. Но в общем случае задача нерешаемая.