ML-For-Beginners/2-Regression/translations/README.ru.md

# Модели регрессии для машинного обучения
## Региональная тема: модели регрессии для цен на тыкву в Северной Америке 🎃

В Северной Америке на Хэллоуин из тыкв часто вырезают страшные лица. Давайте узнаем больше об этих очаровательных овощах!

![jack-o-lanterns](../images/jack-o-lanterns.jpg)
> Фото <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Бет Тойчманн</a> на <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
  
## Что вы узнаете

[![Введение в регрессию](https://img.youtube.com/vi/5QnJtDad4iQ/0.jpg)](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "Видео с введением в регрессию - Нажмите, чтобы посмотреть!")
> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое вводное видео по этому уроку

Уроки в этом разделе охватывают типы регрессии в контексте машинного обучения. Модели регрессии могут помочь определить _отношения_ между переменными. Этот тип моделей может предсказывать такие значения, как длина, температура или возраст, тем самым выявляя взаимосвязи между переменными анализируя точки данных.

В этой серии уроков вы узнаете разницу между линейной и логистической регрессией, а также когда вам следует использовать ту или иную модель.

В этой группе уроков вы будете подготовлены, чтобы приступить к задачам машинного обучения, включая настройку Visual Studio Code для управления записными книжками, распространенным иструментом среди специалистов по данным. Вы откроете для себя scikit-learn, библиотеку для машинного обучения, и создадите свои первые модели, фокусируясь на регрессии в этой главе.

> Существуют инструменты, не требующие написания большого количества кода, которые могут помочь вам узнать о моделях регрессии. Попробуйте [Azure ML для этой задачи](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-15963-cxa).

### Уроки

1. [Инструменты специалиста](../1-Tools/README.md)
2. [Управление данными](../2-Data/README.md)
3. [Линейная и полиномиальная регрессия](../3-Linear/README.md)
4. [Логистическая регрессия](../4-Logistic/README.md)

---
### Благодарности

«Модели регрессии для машинного обучения» были написаны с ♥ ️[Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)

♥ ️Вклад в создание контрольных вопросов внесли: [Мухаммад Сакиб Хан Инан](https://twitter.com/Sakibinan) и [Орнелла Алтунян](https://twitter.com/ornelladotcom)

Набор данных по ценам на тыкву используется в [этом проекте на Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices), и данные для него взяты из [Стандартных отчетов ярмарок специальных культур](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice), которые распространяются Министерством сельского хозяйства США. Мы добавили несколько точек для цвета на основе разнообразия, чтобы нормализовать распределение. Эти данные находятся в открытом доступе.