Linear Regression / Hồi quy Tuyến tính

📖 Linear Regression

Definition (English):

Linear regression models the relationship between a dependent variable and one or more independent variables by fitting a linear equation. Ordinary Least Squares (OLS) minimizes the sum of squared residuals. While simple, linear regression is fundamental to statistics and ML, serving as a building block for more complex models. Assumptions include linearity, independence, homoscedasticity, and normality of residuals.

📖 Hồi quy Tuyến tính

Định nghĩa (Tiếng Việt):

Hồi quy tuyến tính mô hình hóa mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập bằng cách phù hợp phương trình tuyến tính. Least Squares Thường (OLS) tối thiểu hóa tổng bình phương phần dư. Mặc dù đơn giản, hồi quy tuyến tính là nền tảng cho thống kê và ML, là thành phần xây dựng cho mô hình phức tạp hơn. Giả định bao gồm tính tuyến tính, tính độc lập, tính homo-scedasticity và tính chuẩn của phần dư.

📂 Phân loại: Algorithms