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?p=proizvodnye-matrichnoi-funktsii-po-vektornomu-argumentu Про зануление коэффициентов в L1: https://explained.ai/regularization/L1vsL2.html Про теорему Гаусса-Маркова (и не только) в курсе от ODS: https://habr.com/ru/company/ods/blog/323890/#1-lineynaya-regressiya