Linear Regression
토큰·벡터·행렬·레이어·검색/에이전트 파이프라인을 입력 변화 또는 프레임 단계에 맞춰 강조·이동·누적한다.
1 / 6입력 x와 출력 y가 대체로 함께 늘어나는 데이터입니다. 이 관계를 직선 하나로 요약하려 합니다.
데이터
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구현 계약펼쳐서 명세 보기 · 참고 자료
- 분류
- ML Foundations · frame-simulation
- 구현 핵심
- 토큰·벡터·행렬·레이어·검색/에이전트 파이프라인을 입력 변화 또는 프레임 단계에 맞춰 강조·이동·누적한다.
- 내부 제목/모드
- Linear Regression, Least Squares Fit, Clean
- 단계·시나리오
- 서술 레코드 약 6개; 단계/상태 값 없음/정적; 기록 ID 없음/정적
- 시각 구조
- svg, rect, circle, line, path, polyline, text; 엔티티 없음/정적; 반응형 필수
- 조작
- Scenario, Reset, Pause, Replay, Play, Resume, Back, Step, Speed:; 버튼 렌더 단서 4개
- 타이밍
- CSS transition/런타임 기본값 사용
- 도메인 용어
- Dataset, slope w, intercept b, MSE