Введение в линейную регрессию: основные понятия, одномерная модель. Метод наименьших квадратов (МНК) скачать в хорошем качестве

Введение в линейную регрессию: основные понятия, одномерная модель. Метод наименьших квадратов (МНК)

00:00:00 – Введение в линейную регрессию: основные понятия, одномерная модель, пример с ценой дома. 00:01:10 – Графики и ошибки: зависимость переменных, случайный шум. 00:03:20 – Метод наименьших квадратов (МНК): оценка параметров, предсказания. 00:05:31 – Машинное обучение с учителем: размеченные и неразмеченные данные. 00:08:05 – Разведочный анализ данных (EDA): описание признаков, мультиколлинеарность. 00:10:12 – Регуляризация: удаление лишних признаков, улучшение модели. 00:11:26 – Проблема оверфитинга: баланс между обучением и генерализацией. 00:12:22 – Многомерная регрессия: добавление признаков, сложность модели. 00:13:53 – Анализ данных: диаграммы рассеивания, очистка данных, кодирование переменных. 00:15:51 – Построение пайплайна: анализ данных, обучение модели, проверка на переобучение. 00:17:22 – Одномерная линейная регрессия: уравнение, случайные ошибки. 00:21:18 – Случайные величины: плотность распределения, нормальное распределение. 00:22:18 – Дисперсия и эксцесс: измерение рассеивания данных. 00:23:18 – Среднеквадратическое отклонение (СКО): оценка разброса данных. 00:23:58 – Случайная ошибка и корреляция: шум в данных. 00:27:40 – Метод наименьших квадратов: минимизация ошибок, оценка параметров. 00:31:27 – Разбор метода наименьших квадратов: квадраты ошибок, работа с выбросами. 00:32:25 – Функционал потерь: квадраты ошибок vs. модули ошибок. 00:33:22 – Дифференцирование и интерполяция: важность производных в регрессии. 00:36:58 – Функция нескольких переменных: многомерное представление параметров. 00:39:22 – Теорема Гаусса-Маркова: оптимальность МНК для линейной регрессии. 00:44:00 – Заключение: обзор курса, подготовка к следующим темам. 00:45:19 – Объяснение материала: обещание детального разбора тем. 00:45:53 – Итог: практическое применение, самостоятельная работа студентов. 🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV 🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov 🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: https://www.bybit.com/invite?ref=MAN2VD 💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/sena... 💰 Стать спонсором : (USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu (USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d Основные математические темы: Линейная алгебра: Векторы и матрицы Операции с матрицами (умножение, транспонирование, след) Собственные значения и собственные векторы Обратные матрицы Разложения (QR-разложение, SVD-разложение) Системы линейных уравнений Математический анализ: Пределы и непрерывность Производные и частные производные Градиенты и оптимизация Интегралы Оптимизация функций Теорема о среднем значении Многомерный анализ Теория вероятностей: Случайные величины Распределения вероятностей (нормальное, биномиальное, пуассоновское) Условная вероятность Теорема Байеса Законы больших чисел и центральная предельная теорема Статистика: Математическое ожидание, дисперсия Статистические гипотезы и критерии Регрессия и корреляция Оценки параметров (метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов) Анализ данных и визуализация Описательная статистика Интервальная оценка Проверка гипотез Регрессионный анализ Теги: Математика для машинного обучения, Линейная алгебра в Data Science, Математический анализ для машинного обучения, Теория вероятностей и статистика, Математика для анализа данных, Векторы и матрицы, Производные и градиенты, Распределения вероятностей, Регрессия и корреляция, Машинное обучение, Data Science обучение, Математические основы ML, Алгоритмы машинного обучения, линейная алгебра для машинного обучения, теория вероятностей в data science, математический анализ в ML, статистика для анализа данных, data science с нуля, машинное обучение для начинающих, Python для data science, R для анализа данных, numpy, pandas, scikit-learn, deep learning, нейронные сети, искусственный интеллект, #математика #datascience #machinelearning математика с нуля, математика для дата сайнс, математика для машинного обучения, математика для чайников, математика для начинающих, математика для программистов, математика для data science, репетитор по математике, преподаватель по математике, учитель по математике, учитель математики, ментор по математике, тичер по математике, репетитор по дата сайнс с нуля, репетитор по высшей математике, репетитор по математике для взрослых, математика для заочников математика для дата аналитика