10 примеров сфер применения множественной линейной регрессии:

1.🏠 Прогнозирование цен

• Цена дома в зависимости от площади, количества комнат и удалённости от центра.

• Стоимость автомобиля в зависимости от возраста, пробега и марки.

2.📈 Анализ продаж

• Объём продаж товара в зависимости от рекламного бюджета, количества торговых точек и цен конкурентов.
• Доход магазина в зависимости от количества посетителей, средней покупки и дней скидок.

3.💰 Экономика и финансы

• Прогноз инфляции на основе процентной ставки, денежной массы и уровня безработицы.
• Рост ВВП в зависимости от инвестиций, экспорта и потребления домохозяйств.

4.🏥 Медицина

• Масса тела пациента в зависимости от роста, возраста и уровня физической активности.
• Уровень холестерина в зависимости от диеты, возраста и индекса массы тела (ИМТ).

5.🎓 Образование

• Балл за экзамен в зависимости от количества часов подготовки, посещаемости занятий и уровня тревожности.
• Средний балл по предмету в зависимости от предыдущих оценок, уровня участия и качества преподавания.

6.🏃‍♂️ Спорт

• Время пробега дистанции в зависимости от числа тренировок, сна и питания.
• Результаты соревнований в зависимости от возраста, тренировочного опыта и физиологических параметров.

7.🛠️ Производство

• Время изготовления детали в зависимости от сложности, количества операций и опыта оператора.
• Стоимость продукта в зависимости от сырья, времени производства и энергозатрат.

8.🌾 Агрономия

• Урожайность в зависимости от количества удобрений, полива и типа почвы.
• Рост растений в зависимости от света, температуры и влажности.

9.🌍 Экология

• Уровень загрязнения воздуха в зависимости от числа автомобилей, ветра и температуры.
• Качество воды в зависимости от отходов, глубины и pH.

10.⚡ Энергетика

• Потребление электроэнергии в зависимости от температуры, времени суток и количества жителей.
• Загрузка электросети в зависимости от типа оборудования, числа подключений и времени года
   

ОСОБЕННОСТИ КУРСА:

• Разбор коммерческого кода действующих проектов по Data Science с сайта https://kaggle.com
• Способность понимать "нормальное уравнение" в учебнике от Школы Анализа Данных(ШАД) Яндекс https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/linear-models
• Применения знаний на новейших моделях машинного обучения и нейросетей на сайте архив: https://arxiv.org/list/stat.ML/recent
• Способность понимать лекции от Воронцова К.В. http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Участник:Vokov
• Глубокое понимание раздела "Регрессионный анализ": http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Регрессия
• Адаптация полученных знаний по математике и программированию под специфику бизнеса вашего работодателя или вашего стартапа.
• Навык выведения математических формул с нуля
• Имплементация математических формул в Python 
• Глубокое понимание математики которая используется в Python
• Фундаментальное понимание алгоритма Множественной линейной регрессии (Нормальное уравнение) на Python
• Фундаментальные знания для подготовки к собеседованию в Data Science

Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по Машинному Обучению в Python и МАТЕМАТИКЕ!

Курс разработан с акцентом на простой и понятный вход в машинное обучение — без необходимости сразу углубляться в сложную математику. Теоретическая база вводится постепенно, по мере необходимости, что делает обучение комфортным даже для тех, кто не имеет технического образования. Многие участники с гуманитарным бэкграундом успешно проходят курс и отмечают это в своих отзывах.

Если в процессе обучения у вас возникнут вопросы, вы можете задать их в комментариях к урокам — я, как автор курса, регулярно просматриваю комментарии и с радостью помогу вам разобраться
 

В этом курсе Вы изучите следующие темы:

1. Сравнение простой и множественной регрессии
2. Реверс-инжиниринг кода (Python+sklearn)
3. Параметры метода, Фильтрация данных
4. z-score: масштабирование признаков
5. train_test_split:Тестовая, обучающая выборка.
6. Математическое обоснование метода "insert"
7. Формы записи уравнения линейной регресии 
8. Нормальное уравнение
9. Обратная матрица.
10. Определитель.
11. Миноры.
12. Дополнения
13. Правило саррюса.
14. Правило треугольников.
15. Ранг матрицы.
16. Линейная независимость.
17. Вырожденная матрица
18. Линейная комбинация.
19. Коллинеарность и мультиколлинеарность,
20. Матрица корреляции
21. Регуляризация
22. L1 vs L2 норма
23. Матричное диффенцирование
24. Система Линейных Алгебраических Уравнений
25. Метод Гаусса
26. Геометрическая интерпретация метода наименьших квадратов
27. Ортогональная проекция на столбцовое пространство матрицы
28. Коэффициент детерминации R2(SSR/SST)
29. Корреляционно-регрессионный анализ

и много другое!

Курс сопровождается набором Jupyter Notebook — с примерами кода и подробными пояснениями. Для каждой лекции подготовлен отдельный блокнот, структурированный по разделам курса. Это позволяет не только смотреть видео, но и быстро находить нужную информацию в текстовом виде — удобно для повторения и навигации по материалу.

Курс доступен без ограничений по времени: вы можете проходить его в удобном для себя темпе.

Присоединяйтесь к обучению и развивайте свои навыки — добро пожаловать на курс!

Аналитическое решение с помощью метода наименьших квадратов (МНК)