Escribí un tutorial sobre el modelo de regresión lineal. Puedes encontrar el artículo acá: https://platzi.com/tutoriales/1766-regresion-python/11159-de-donde-viene-el-algoritmo-de-regresion-lineal/
Introducción a machine learning
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Regresión logística
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Deep learning
Cómo funcionan las redes neuronales
Cómo es el entrenamiento de las redes neuronales
Cómo mejorar las predicciones de redes neuronales
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Regresión lineal
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Linear Regression : parameters
different parameters change what we think of a relation between input features (X) and the output target (y_pred).
y{pred}=w_1x+w_0_
w_1= a change in “x” means a change in "y"
w_0= the value of “y” if “x” is 0
Linear Regression : cost function
Mean-square Error
(MSE) Loss :
The cost (E) is the difference between the target value (y_i) and our line predicted value (y_pred)
j\left(w,:w_0\right)=\frac{1}{N}\sum {i=1}^N:\left(y_i-y{i:pred}\right)^2
Linear Regression : actualization rule
We want to minimize the distance (y_i pred) above each point on training data
We change w_0 and w_1 'til find a smaller distance sum is found
_update rule = min J(w_0, w_1) _
pd: i want to add the screenshot, but i don’t know why doesn’t let me, it pop up an error:
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