Bài giảng Học máy thống kê: Hồi quy tuyến tính (Linear Regression- Supervised learning)

Tài liệu này giới thiệu về hồi quy tuyến tính và các phương pháp liên quan, phù hợp cho sinh viên và nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu sâu hơn về các mô hình thống kê và ứng dụng của chúng trong phân tích dữ liệu.

Sinh viên, nhà nghiên cứu, và những người quan tâm đến phân tích dữ liệu và mô hình hóa thống kê.

Tài liệu này trình bày chi tiết về hồi quy tuyến tính, một công cụ thống kê mạnh mẽ để mô tả mối quan hệ giữa các biến. Nội dung bao gồm giới thiệu về hàm hồi quy, phương pháp bình phương bé nhất (LSM) để ước lượng các tham số mô hình, và thực hành với Python để áp dụng các kỹ thuật này vào thực tế. Tài liệu cũng đề cập đến các vấn đề như overfitting và cách giải quyết bằng các phương pháp quy tắc hóa như Ridge, LASSO và Elastic Net. Các khái niệm về kiểm định giả thuyết, đánh giá mô hình và các điều kiện sử dụng phương pháp LSM cũng được trình bày một cách chi tiết, giúp người đọc hiểu rõ hơn về cách xây dựng và đánh giá các mô hình hồi quy tuyến tính hiệu quả.