Обзор построения и анализа парной линейной регрессионной модели с использованием библиотеки statsmodels Вперед
В предыдущих обзорах (https://habr.com/ru/articles/690414/, https://habr.com/ru/articles/695556/) мы рассматривали линейную регрессию. Пришло время переходить к нелинейным моделями. Однако, прежде чем рассматривать полноценный нелинейный регрессионный анализ, остановимся на аппроксимации зависимостей.Про…
ИИ сегодня легко справляется с текстом, картинками и даже видео — кажется, ничто не способно его остановить. Но вот парадокс: когда дело доходит до прогнозирования временных рядов, где мы ожидаем от моделей почти волшебства, простая старая линейная регрессия всё ещё регулярно…
В машинном и глубоком обучении линейная регрессия занимает особое место, являясь не просто статистическим инструментом, но а также фундаментальным компонентом для многих более сложных концепций. В данной статье рассмотрен не только принцип работы линейной регрессии с реализацией с нуля на Python, но а также описаны её модификации и проведён небольшой сравнительный анализ основных методов регуляризации. Помимо этого, в конце указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления. Читать далее