Как найти прямую в шуме?

На канале много новичков, и немало из вас только начинает свой путь в ML/аналитике. Поэтому иногда буду выкладывать вечную базу: ее важно знать и не лишним будет повторить.

Сегодня речь про линейную регрессию - основу основ ML, принципы которой применяются примерно везде. Если порыться достаточно глубоко в истоках современных LLM - там вы тоже найдете линейную регрессию!

Если кратко, это ML-модель линейной связи между переменными (сами переменные могут быть нелинейными, типа х^2). Обучается либо градиентным спуском, либо используется аналитическое решение в виде формулы

Понимание концепций линейной регрессии сильно поможет в изучении более сложных моделей: логистической регрессии, arima/prophet и нейронок

Сегодняшние карточки про линрег подготовили эксперты из
Зачем мне эта математика — полезный канал для начинающих путь в аналитике и ML. Из занятных постов:

- Конспекты по основным моделям рекомендаций

- Как работают цепи Маркова

- Интересные задачки для аналитической секции собесов и разминки мозга на любой вкус: про деньги и даже про еду.

Подписывайтесь, если хотите глубже понимать математические основы, на которых обучаются все современные модели!