Практические кейсы
До этого момента линейная регрессия выглядела как аккуратная математическая конструкция: формулы, векторы, градиенты, поверхности ошибок. Но машинное обучение становится по-настоящему понятным только тогда, когда видно, где и зачем эта математика используется в реальных системах.
В следующих кейсах мы будем рассматривать линейную регрессию не как учебный алгоритм, а как инженерный инструмент. Такой же, как логирование, кэширование или очереди. Она не обещает "магии" и не пытается быть умнее чем есть – она просто максимально точно аппроксимирует реальность в тех местах, где линейное приближение оказывается достаточным.
Все примеры построены вокруг реальных задач:
оценки стоимости и ресурсов
прогнозирования времени и нагрузки
анализа поведения пользователей
построения быстрых и интерпретируемых baseline-моделей
Это именно те задачи, с которыми сталкиваются backend-разработчики, аналитики и инженеры, а не только специалисты по data science.
Два уровня реализации
Каждый кейс мы постараемся разобрать в двух вариантах:
Реализация с нуля на pure PHP Чтобы увидеть, как формулы превращаются в код: где считается ошибка, как выглядят градиенты, почему обновляются веса.
Реализация с использованием PHP-библиотек Чтобы понять, как та же самая идея выглядит в прикладном, промышленном виде – с готовыми классами, интерфейсами и минимальным количеством кода.
Это важно: библиотеки не заменяют понимание модели, они лишь скрывают рутину. Если вы понимаете, что происходит в реализации "с нуля", вы всегда сможете осознанно использовать любой фреймворк.
Что важно помнить при чтении кейсов
Линейная регрессия не идеальна, и в реальных данных почти всегда есть шум
Ошибка модели – это не баг, а отражение сложности мира
Хорошая модель – не та, что "угадывает всё", а та, что даёт полезное приближение
Во многих системах линейная регрессия – это первый шаг, baseline, от которого отталкиваются дальше
Эти кейсы не про соревнование алгоритмов и не про максимальную точность. Они про мышление: как формулировать задачу, как выбирать признаки, как связывать данные, модель и бизнес-смысл.
Если вы можете решить задачу линейной регрессией и понимаете, почему она работает или не работает – вы уже думаете как инженер машинного обучения, независимо от языка программирования и инструментов, которые вы используете.
Дальше – практика:
Кейс 1. Оценка стоимости квартиры по параметрам
Кейс 2. Прогноз времени выполнения задачи разработчиком
Кейс 3. Прогноз потребления ресурсов сервера
Кейс 4. Оценка вероятного чека клиента
Кейс 5. Прогноз зарплаты по рынку
Короткий вывод
Линейная регрессия – это не "учебная игрушка", а рабочий инструмент. Она часто используется:
как baseline
как интерпретируемая модель
как часть более сложных систем
Last updated