یادگیری ماشین مقدماتی: رگرسیون خطی قسمت اول | Linear Regression скачать в хорошем качестве

یادگیری ماشین مقدماتی: رگرسیون خطی قسمت اول | Linear Regression

یادگیری ماشین مقدماتی: رگرسیون خطی قسمت اول | Linear Regression Linear regression is a statistical method used to study the relationship between a dependent variable and one or more independent variables. It assumes a linear relationship between the variables, meaning that the change in the dependent variable is proportional to the change in the independent variable. The model estimates the parameters of a straight line that best fit the data and can be used to predict the value of the dependent variable based on the values of the independent variables. Linear regression is widely used in various fields, such as economics, finance, and engineering, to model and analyze the relationship between variables and make predictions or informed decisions based on the results. رگرسیون خطی یک روش آماری است که برای بررسی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل استفاده می‌شود. این روش از یک رابطه خطی بین متغیرها پیروی می‌کند، به این معنی که تغییر در متغیر وابسته به نسبت تغییر در متغیرهای مستقل است. مدل رگرسیون، پارامترهای یک خط را تخمین می‌زند که بهترین مناسب با داده‌هاست و می‌توان از آن برای پیش‌بینی مقدار متغیر وابسته بر اساس مقادیر متغیرهای مستقل استفاده کرد. رگرسیون خطی در زمینه‌های مختلفی مانند اقتصاد، مالی، و مهندسی استفاده می‌شود تا رابطه بین متغیرها را مدل کرده و بر اساس نتایج، پیش‌بینی‌ها یا تصمیمات مطلوب اتخاذ شود. #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #پایتون۳ #رامین_سلجوقی_نژاد #machinelearning #AI #python #linearregression #SVM #knn #K-means