Question

Составьте два любых линейных алгоритма

Answer 1

Ответ:

вот вам 2 примера линейных алгаритмов

Answer 2

Конечно! Вот два примера линейных алгоритмов: линейная регрессия и линейный классификатор (например, логистическая регрессия).

1. Линейная регрессия: Линейная регрессия - это алгоритм, используемый для предсказания непрерывной зависимой переменной на основе одной или нескольких независимых переменных. Он строит линейную функцию, которая наилучшим образом соответствует набору данных путем минимизации суммы квадратов отклонений (ошибок) между фактическими и предсказанными значениями. Формула линейной регрессии может быть выражена следующим образом:

   y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bn*xn

   где y - зависимая переменная, x1, x2, ..., xn - независимые переменные, b0, b1, b2, ..., bn - коэффициенты регрессии, которые определяют углы наклона линии регрессии.

2. Линейный классификатор (логистическая регрессия): Линейный классификатор - это алгоритм, используемый для классификации объектов на основе линейной разделимости между классами. Логистическая регрессия является одним из примеров линейных классификаторов. Он использует логистическую функцию (также известную как сигмоид) для прогнозирования вероятности принадлежности объекта к определенному классу. Формула логистической регрессии может быть выражена следующим образом:

   p = 1 / (1 + exp(-z))

   где p - вероятность принадлежности объекта к классу, z - линейная комбинация весов и признаков объекта:

   z = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bn*xn

   где x1, x2, ..., xn - признаки объекта, b0, b1, b2, ..., bn - коэффициенты регрессии.

Оба этих алгоритма широко используются в машинном обучении и статистике для различных задач прогнозирования и классификации.