Kitap / Bölüm 3
Kitabın doğrusal regresyonu seçmesinin nedeni basitliği değil; makine öğrenmesinin neredeyse bütün ana parçalarını görünür kılmasıdır. Veri, parametre, tahmin, kayıp ve optimizasyon burada en çıplak halleriyle görünür.
Ne Yap
Eğim ve bias ile oynayarak doğrunun veri bulutu üzerindeki yerini değiştir. Hangi parametrelerin hatayı düşürdüğünü sezgisel olarak takip et.
Ne Gör
Doğru noktaların merkezinden geçtikçe kayıp azalır. Böylece “öğrenme”, parametrelerin veriyle daha uyumlu hale gelmesi olarak görünür.
Kitaptaki Karşılığı
Bu model, yalnızca bir doğru uydurmak için değil, optimizasyon ve genelleme dilini kurmak için önemlidir.
Burada asıl kahraman doğrunun kendisi değil; hata yüzeyi ve parametre güncellemesidir. Kitabın geri kalanındaki çok daha karmaşık modeller aynı çekirdek mantığın farklı versiyonlarıdır.