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Dato un insieme di dati vogliamo ottenere la miglior rappresentazione lineare che possa esprimere l’intero insieme di dati.
Procediamo per passaggi:
- Troviamo i valori che minimizzano l’empirical loss
- Utilizzando come funzione di loss l’errore quadratico riusciamo a minimizzare tale errore nella funzione
Nel caso in cui si abba a che fare con spazi di dimensione superiore a bisognerà usare l’analogo 3D di questo algoritmo: il gradient descent.
Talvolta, le tecniche utilizzate nella regressione lineare possono essere sfruttate per tracciare i confini decisionali (decision boundaries) all’interno di un insieme di dati (che si assume essere divisibile linearmente, eventualmente in uno spazio
