Изменения
Немного изменен пример
=== Пример ===
[[Файл:Linear-regression.png|300px|thumb|[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9B%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%8F_%28%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%29 Рис 1. Пример линейной регрессии]]]
В качестве примера модели приведем [https://ru[Линейная регрессия | линейную регрессию]]<sup>[на 18.wikipedia01.org/wiki/%D0%9B%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%8F линейную регрессию19 не создан].
Линейная регрессия задается следующей формулой:
<tex> g(x, \theta) = \theta_0 + \theta_1x_1 + ... + \theta_kx_k = \theta_0 + \sum_{i=1}^k \theta_ix_i = \theta_0 + x^T\theta</tex>, где <tex> x^T = (x_1, x_2, ..., x_k) </tex> {{---}} вектор признаков, <tex> \theta = (\theta_1, \theta_2, ..., \theta_k)</tex> {{---}} веса модели, настраиваемые в процессе обучения.
Гиперпараметром модели является число слагаемых в функции <tex> g(x, \theta) </tex>.
Более подробный пример линейной регрессии можно посмотреть в статье [[Переобучение]].
== Задача выбора модели ==
* [[Переобучение]]
* [[Мета-обучение]]<sup>[на 08.01.19 не создан]</sup>
* [[Линейная регрессия]]<sup>[на 18.01.19 не создан]
== Примечания ==
