junio 2022

Процесс обучения производится 100 раз (100 итераций), по каждому входному значению из набора данных. Вычисляем ответ модели для каждого входного значения и сохраняем его в переменную output. Здесь представлен стохастический градиентный спуск - изменение весов после вычисления производной каждого примера. Общая сумма квадратов (TSS, total square sum) - сумма ошибок точек данных относительно среднего значения целевой переменной. У всех точек данных относительно линии регрессии должна быть примерно одинаковая дисперсия (отклонение). Мы хотим определить, существует ли связь между возрастом и ростом этих людей. Отбор наблюдений в выборку должен быть случайным, сами наблюдения никак не должны влиять друг на друга и быть независимыми. Наличие зависимости опять же делает значения параметров нестабильными и приводит к тому, что модель не может описать все данные в целом. Точечные оценки \(\beta_0\) и \(\beta_1\), обозначенные как и, называются оценками наименьших квадратов - это те значения, которые минимизируют \(f(b_0,