• Linear regression يعتبر من أبسط خوارزميات تعلم الآلة ، بالعربي يطلق عليه "الإنحدار الخطي" وصيغته الرياضية هي المعادلة التي أعتقد أنك ستكون درستها من قبل :

y = a+bx

سبق وشرحته بالتفصيل هنا :

• انحدار بواسون poisson regression لديه نفس خواص الانحدار الخطي باستثناء أنّ المتغير y يخضع إلى توزيع بواسون ويسمى النموذج اللوغاريتمي-الخطي، الصيغة :

log(E(y)) = a+bx

• Cross Validation هي تقنية إحصائية شهيرة تستخدم للتحقق من دقة النموذج عبر تقسيم بيانات الاختبار ، مثال من موثع نمذجيات :

إذا أردنا بناء نموذج لتعلم الآلة باستخدام البيانات فإننا غالباً ما نقسم البيانات إلى مجموعات تدريب، وتحقق، واختبار. تستخدم مجموعة التدريب لتدريب النموذج، ومجموعتي التحقق والاختبار للتحقق من النتائج على بيانات لم يسبق رؤيتها من قبل. الطريقة التقليدية هي تقسيم البيانات إلى قسمين، تدريب واختبار 80%-20%، وأحياناً تختلف هذه النسب، فيمكن أن تكون 70%-30% أو 90%-10%.

في التحقق المتقاطع، نقوم بعمل أكثر من تقسيم. يمكننا أن نعمل 3 ،5، 10 أو أي عدد س من التقسيمات. هذه الأقسام يطلق عليها أجزاء (Folds) وهناك العديد من الاستراتيجيات لعملها.