Описание темы работы, актуальности, целей, задач, тем содержашихся внутри работы.

Раздел посвящён формализации задачи линейной регрессии как аппроксимации зависимых переменных посредством линейной модели представленной в матричной форме. Указывается смысл и состав матрицы признаков с единичным столбцом, а также характеристика целевого вектора.

Обоснование выбора критерия качества модели через квадратичную функцию ошибки, интерпретация метода наименьших квадратов как эффективного способа нахождения оптимальных параметров линейной модели.

Детальный математический вывод нормальных уравнений методом дифференцирования квадратичной функции ошибки по параметрам модели и формулирование условия минимума.

Исследование условий необратимости матричного множителя в нормальных уравнениях, анализ влияния полноты ранга исходной матрицы признаков на возможность нахождения единственного решения задачи регрессии.

Обзор алгоритмов численного решения системы нормальных уравнений для получения коэффициентов линейной регрессии, сравнительный анализ методов с точки зрения точности и стабильности вычислений.

Практический пример реализации аналитического метода нахождения коэффициентов линейной регрессии на языке Matlab с пояснением основных строк кода.

Критический анализ недостатков классического аналитического метода решения задачи линейной регрессии и обоснование необходимости дальнейших исследований методов регуляризации и более устойчивых алгоритмов.

Рефлексия над вкладом классического аналитического метода нахождения коэффициентов линейной регрессии в обучение машинному обучению и статистическому моделированию, роль этого подхода как основы для освоения более сложных методов.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы.