№Список задач модуляТип заданияОтметка о выполнении 1 Линейная регрессия Тетрадь с теорией 2 Как компьютер находит линию (коэффициенты k и b) Тетрадь с теорией 3 Понятие ошибки: визуализация Тетрадь с теорией 4 Ищем лучшие k и b. Упражнение 1. Пишем функцию вычисления ошибки Задача на вставку кода 5 Ищем лучшие k и b. Задача 1. Метод 1. Полный перебор Задача на вставку кода 6 Ищем лучшие k и b. Метод 2: математика! Тетрадь с теорией 7 Задача 2. Пишем линейную регрессию самостоятельно Задача на вставку кода 8 Задача 3. Предсказываем Задача на вставку кода 9 Проблема переобучения Тетрадь с теорией 10 Градусник предсказатель Тетрадь с теорией 11 Градусник предсказатель. Выводы Тетрадь с теорией 12 Коэффициент детерминации R^2 Тетрадь с теорией 13 Пишем функцию для расчета коэффициента детерминации (R^2) Задача на программирование 14 Знакомство с scikit-learn Тетрадь с теорией 15 Библиотека sklearn и линейная регрессия Тетрадь с теорией 16 Три главных метода работы с моделью. Метод 1: .fit() - Обучение модели Тетрадь с теорией 17 Три главных метода работы с моделью: Метод 2. predict() - Предсказание Тетрадь с теорией 18 Три главных метод работы с моделью. Метод 3: .score() - Оценка качества Тетрадь с теорией 19 Задача. Время-оценка Задача на программирование