Lineare Regression analytisch lösen (mit Herleitung)
Автор: KI Kosmos
Загружено: 2025-12-14
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Wie berechnet ein Computer eigentlich die perfekte Linie bei einer linearen Regression aus unseren gesammelten Daten?
In diesem Video tauchen wir tief in die Mathematik hinter der linearen Regression ein.
Wir schauen uns nicht nur an, wie man sie anwendet, sondern verstehen auch die analytische Herleitung der Formel, die Statistik-Programme und Programmiersprachen (wie Python oder R) im Hintergrund nutzen.
Keine Sorge, wir machen das Ganze anschaulich!
Anhand unseres Eisladen-Beispiels zeige ich dir Schritt für Schritt, wie wir aus unseren Daten zur perfekten Regressionsgeraden kommen.
Was du in diesem Video lernst:
🔹 Grundlagen: Was war nochmal lineare Regression?
🔹 Die Fehlerfunktion: Warum wir den „Mean Squared Error“ minimieren.
🔹 Matrix-Schreibweise: Umformung in die Matrixform
🔹 Die Herleitung: Ableitung der Fehlerfunktion zur Parameterbestimmung
🔹 Rechenbeispiel: Ausrechnen der Parameter anhand eines Beispiels
Dieses Video ist perfekt für dich, wenn du verstehen willst, wie Machine Learning und Künstliche Intelligenz wirklich funktionieren – anstatt nur fertige Funktionen aufzurufen.
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⌚️ Kapitel im Video
0:00 - Intro
0:45 - Einführung in das Thema
1:15 - Wiederholung Grundlagen der Linearen Regression
3:52 - Fehlerfunktion
5:42 - Umschreiben in Matrixform
8:52 - Umstellung der Fehlerfunktion
10:52 - Berechnungsbeispiel
13:05 - Wie geht es weiter?
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