Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1

0:00 - О чём видео, дисклеймер 0:39 - План видео 1:09 - Что такое линейная регрессия? Основные идеи и особенности алгоритма 2:57 - Нужно ли предобрабатывать признаки моя линейных моделей? Если да, то как? 4:57 - Что подразумевается под fit() и predict() в линейных моделях? 7:45 - В чём заключаются базовые предположения линейной регрессии и откуда они берутся? 9:21 - Что такое регуляризация и как можно использовать её для отбора признаков? Канал в tg: https://t.me/start_ds Подсчёт производных матричных функционалов по векторному аргументу: http://mathhelpplanet.com/static.php?... Про зануление коэффициентов в L1: https://explained.ai/regularization/L... Про теорему Гаусса-Маркова (и не только) в курсе от ODS: https://habr.com/ru/company/ods/blog/...

Linear Regression. What's inside sklearn? Why gradient descent? What will they ask in the intervi...
▶︎

Linear Regression. What's inside sklearn? Why gradient descent? What will they ask in the intervi...

Логистическая регрессия, самое простое объяснение!
▶︎

Логистическая регрессия, самое простое объяснение!

Dropout и регуляризация: почему без них ML не работает
▶︎

Dropout и регуляризация: почему без них ML не работает

Математика #1 | Корреляция и регрессия
▶︎

Математика #1 | Корреляция и регрессия

Функционалы потерь и метрики регрессии. Простым языком!
▶︎

Функционалы потерь и метрики регрессии. Простым языком!

13-10 Линейная регрессия статистический подход
▶︎

13-10 Линейная регрессия статистический подход

ТОП-25 вопросов на собеседовании в Data Science: как отвечать, чтобы получить оффер | Часть 1
▶︎

ТОП-25 вопросов на собеседовании в Data Science: как отвечать, чтобы получить оффер | Часть 1

075. Карьера в data science: типичные ошибки на собеседовании – Валерий Бабушкин
▶︎

075. Карьера в data science: типичные ошибки на собеседовании – Валерий Бабушкин

РЕАЛИЗАЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ | Линейная регрессия | LinearRegression | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
▶︎

РЕАЛИЗАЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ | Линейная регрессия | LinearRegression | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]
▶︎

Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]

Топ вопросов Data Science собеседований: Classic ML | Часть 1
▶︎

Топ вопросов Data Science собеседований: Classic ML | Часть 1

Регуляризация простыми словами | L1, L2, Elastic Net | Lasso, Ridge | Машинное обучение
▶︎

Регуляризация простыми словами | L1, L2, Elastic Net | Lasso, Ridge | Машинное обучение

Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]
▶︎

Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]

Построение уравнения линейной регрессии методом наименьших квадратов.
▶︎

Построение уравнения линейной регрессии методом наименьших квадратов.

Least squares method Linear regression equation
▶︎

Least squares method Linear regression equation

Градиентный Бустинг: самый частый вопрос на собеседовании на дата саентиста
▶︎

Градиентный Бустинг: самый частый вопрос на собеседовании на дата саентиста

Множественная линейная регрессия в Python. Машинное обучение ПРОСТО! ПРОГНОЗИРУЕМ ЦЕНУ НЕДВИЖИМОСТИ!
▶︎

Множественная линейная регрессия в Python. Машинное обучение ПРОСТО! ПРОГНОЗИРУЕМ ЦЕНУ НЕДВИЖИМОСТИ!

Топ-5 ошибок при объяснении метрик на собеседованиях по ML
▶︎

Топ-5 ошибок при объяснении метрик на собеседованиях по ML

Что такое RAG в LLM и причём тут векторные базы данных
▶︎

Что такое RAG в LLM и причём тут векторные базы данных

The most beautiful formula not enough people understand
▶︎

The most beautiful formula not enough people understand