Linear Regression

Doğrusal regresyon, giriş x ile çıkış y arasındaki doğrusal ilişkiyi tahmin eder.

y = ax + b

Burada a eğim, b kesişimdir. Bu simülatörde eklediğin her nokta bir eğitim örneğidir ve model en iyi a ve b’yi bulur.

Model ortalama karesel hatayı (MSE) minimize eder:

$$ MSE(a,b) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-(ax_i+b))^2 $$

Kare almak büyük hataları daha çok cezalandırır ve pürüzsüz bir optimizasyon hedefi sağlar. Daha düşük loss daha iyi uyum demektir.

• OLS: Kapalı formül, tek sefer.
• Batch GD: Her epoch’ta tüm örnekleri kullanır, kararlı ama ağır.
• SGD: Karıştırılmış tek örnek güncellemeleri, hızlı ama daha gürültülü.

Aynı noktaları kullan ve yöntemlerin öğrenme eğrilerini karşılaştır.

1. Noktaları ekle veya demo verisi yükle.
2. Önce OLS çalıştırıp temel çizgiyi al.
3. GD/SGD’ye geçip learning rate ve epoch’u ayarla.
4. Test Mode ile gerçek ve tahmin değerlerini karşılaştır.