الانحدار الخطّي هو طريقة للعثور على الخط المستقيم أو الطائرة الفائقة التي تناسب مجموعة النقاط بشكل أفضل. تستكشف هذه الوحدة الانحدار الخطّي بشكل استباقي قبل وضع أساس نهج تعلُّم الآلة الانحدار الخطّي.
النزول إلى تعلّم الآلة
التعلّم من البيانات
- هناك طرق متعددة للتعلّم من البيانات
- ولكن يمكننا البدء بشيء بسيط ومألوف
- من خلال البدء ببساطة، سيتم فتح المجال أمام بعض الطرق المفيدة على نطاق واسع.
وظيفة فقدان منخفضة مريحة للانحدار
يُطلق أيضًا على L2 الضائع لخطأ معيّن
= مربّع الفرق بين التوقع والتصنيف
= (الملاحظة - التوقّع)2
= (y - y')2
تعريف L2 الفقدان في مجموعة بيانات
$$ L_2Loss = \sum_{(x,y)\in D} (y - prediction(x))^2 $$
\(\sum \text{:We're summing over all examples in the training set.}\) \(D \text{: Sometimes useful to average over all examples,}\) \(\text{so divide by} {\|D\|}.\)