Pascal Welke ist Post-Doc am ML2R Standort der Uni Bonn. Er entwickelt dort neue effiziente algorithmische Ansätze zur Analyse von Graphdaten.
Mit der Methode der kleinsten absoluten Abweichung kann eine Regressionsgerade bestimmt und ein Lineares Regressionsmodell so trainiert werden, dass es robust gegenüber Unregelmäßigkeiten – sogenannten „Ausreißern“ – in Daten ist.
Lineare Regression, eine grundlegende Technik im Maschinellen Lernen, liefert in Anwendungsfällen schnell gute Ergebnisse. Wir zeigen praxisnah und mit Python Code-Schnipseln, wie man Lineare Regressionsmodelle mittels Methode der kleinsten Quadrate trainiert.
