Question

2. Линейный алгоритм - состоит ......​

Answer 1

Ответ:

Линейный алгоритм состоит из 5 этапов последовательности задачи.

Объяснение:

Например:Утро

1 действие:Проснуться

2 действие:Заправить кровать

3 действие:сделать зарядку

4 действие:умыться

5 действие:позавтракать

Надеюсь понятно

Answer 2

Линейный алгоритм — это математический метод, который используется для аппроксимации (приближения) зависимости между переменными путем построения линейной функции (уравнения) на основе входных данных. Он имеет следующие основные составляющие:

1. Входные данные (признаки): Линейный алгоритм работает с набором входных признаков, которые описывают объекты или ситуации. Эти признаки могут быть числовыми или категориальными.

2. Веса (коэффициенты): Для каждого признака алгоритм назначает вес, также называемый коэффициентом. Вес показывает важность данного признака для определения выходного результата. В случае линейной функции одного признака, вес является угловым коэффициентом прямой.

3. Смещение (пересечение): Это константа, добавляемая к выходу алгоритма. Она позволяет сдвинуть линейную функцию вверх или вниз по вертикальной оси.

4. Линейная функция: Итоговая форма алгоритма представляет собой линейную комбинацию входных признаков с их весами и смещением. Для одномерного случая это выглядит как y = wx + b, где y - выход, x - входной признак, w - вес (коэффициент), b - смещение.

5. Обучение (настройка весов): Основная задача линейного алгоритма заключается в нахождении оптимальных весов и смещения, чтобы минимизировать разницу между предсказанным значением и фактическим значением целевой переменной на тренировочных данных. Для этого часто используются методы оптимизации, такие как градиентный спуск.

6. Прогнозирование: После обучения линейный алгоритм может использоваться для прогнозирования выходных значений на новых данных, которые не были использованы при обучении.

Линейные алгоритмы являются основой многих методов машинного обучения, таких как линейная регрессия и логистическая регрессия. Они хорошо подходят для задач, где предполагается линейная зависимость между признаками и целевой переменной, но могут также использоваться в более сложных моделях вместе с другими методами.