Пошаговое руководство по линейной и экспоненциальной регрессии
На этой странице вы найдете подборку фотографий и полезные советы, которые помогут вам понять и применять методы линейной и экспоненциальной регрессии для анализа данных.
Начните с изучения основ линейной регрессии, чтобы понять, как она работает.
Эконометрика Линейная регрессия и корреляция
Используйте визуализацию данных для лучшего понимания взаимосвязей.
Не забывайте проверять модель на наличие выбросов и аномалий.
Множественная регрессия в Excel
Экспоненциальная регрессия полезна для анализа данных с экспоненциальным ростом.
Что такое линейная регрессия? Душкин объяснит
Сравнивайте разные модели, чтобы выбрать наилучшую для ваших данных.
Математика #1 - Корреляция и регрессия
Регуляризация помогает избежать переобучения модели.
Нелинейная регрессия в MS Excel. Как подобрать уравнение регрессии? Некорректное значение R^2
Используйте кросс-валидацию для оценки точности модели.
Что такое экспоненциальная регрессия? Душкин объяснит
Следите за метриками качества модели, такими как R-квадрат.
Тренировки по ML. Лекция 3: Линейная классификация, метод максимального правдоподобия
Лекция 8. Линейная регрессия - анализ остатков. Экспоненциальное сглаживание
Применяйте стандартизацию данных для улучшения результата регрессии.
Не забывайте документировать свои результаты и методы для будущего использования.
К первой паре / Эконометрика. Лекция 3. Множественная регрессия, теоремы и матрицы
