10:05 * 81 Одной из самых простых с точки зрения интерпретации моделей машинного обучения является модель линейной регрессии, которая обычно применяется для решения именно задачи регрессии. Для объекта со значениями факторов х1, X2, предсказание модели у выглядит следующим образом: Y = Wo W1 X1 + Wm Im, где w1, W2, Wm - коэффициенты, на которые домножаются значения факторов объекта при предсказании, а wo - вспомогательный свободный член. Обучение модели линейной регрессии сводится к подбору её параметров таким образом, чтобы модель как можно реже ошибалась на объектах обучающей выборки. Допустим, что вам дана уже обученная модель линейной регресии: = 5 + 3 • x1 - 2 • x2. ите, чему будет равно предсказанное моделью значение для объекта со …пиада «Знакомство с искусственным интеллектом» 10:05 nuiupdit дuvinumaruiua onaчсnvia yaniupud объекта при предсказании, а wo - вспомогательный свободный член. 81 Обучение модели линейной регрессии сводится к подбору её параметров таким образом, чтобы модель как можно реже ошибалась на объектах обучающей выборки. Допустим, что вам дана уже обученная модель линейной регресии: = 5 + 3 • x1 - 2 • x2. Укажите, чему будет равно предсказанное моделью значение для объекта со следующими значениями факторов: X1 = -1, X2 = 3. Число или дробь Ответ можно сохранять несколько раз Сохранить ответ …пиада «Знакомство с искусственным интеллектом» 10:05 * 81 На основе линейной регресси можно создать простую рекомендательную систему, которая, например, будет оценивать, насколько пользователю социальной сети интересна та или иная публикация. Допустим, что каждая публикация в вымышленной социальной сети «Молодой инвестор» характеризуется следующими факторами: 1. Хпопулярность поста - число лайков (красное сердечко) под публикацией. 2. Х«возраст» публикации - число полных дней, которые прошли с момента выпуска публикации. Также известно, что интерес пользователя к какой-либо публикации оценивается с помощью следующей модели линейной регрессии: популярность поста«возраст» публикации В рамках задания будем считать, что текущая дата - 07.11.22, а время - 17:22. Вычислите значение у для представленных ниже публикаций в социальной сети сположите их в порядке убывания интереса пользователя, то есть сверху …пиада «Знакомство с искусственным интеллектом»
Давайте сначала разберемся с первой частью вашего задания, связанной с моделью линейной регрессии.
У нас есть обученная модель линейной регрессии:
\[ Y = 5 + 3 \cdot X_1 - 2 \cdot X_2 \]
Теперь подставим значения факторов \( X_1 = -1 \) и \( X_2 = 3 \) в данное уравнение.
Подставим \( X_1 \): \[ 3 \cdot (-1) = -3 \]
Подставим \( X_2 \): \[ -2 \cdot 3 = -6 \]
Теперь объединим все части уравнения: \[ Y = 5 - 3 - 6 \] \[ Y = 5 - 9 \] \[ Y = -4 \]
Следовательно, предсказанное моделью значение \( Y \) для данного объекта будет равно -4.
Теперь перейдем ко второй части вашего задания, связанной с оценкой интереса пользователя к публикациям в социальной сети. Предполагается, что интерес пользователя \( Y \) рассчитывается по аналогичной модели.
Допустим, у вас есть значения популярности поста и возраста публикации для нескольких постов. Для каждого поста вам необходимо будет рассчитать значение \( Y \) по аналогичной формуле и затем расположить их в порядке убывания.
Чтобы помочь вам дальше, пожалуйста, предоставьте значения популярности постов и их возраста, и я с радостью помогу вам рассчитать интерес пользователя к этим публикациям!
