Вам необходимо запустить модель прогнозирования цен на жилье на одной виртуальной машине с ограниченными ресурсами. Какой алгоритм обучения наиболее подходит?

Линейная регрессия — это простой, легко интерпретируемый и вычислительно эффективный алгоритм, который хорошо подходит для прогнозирования числовых значений (как цены на жилье) на машинах с ограниченными ресурсами. Он не требует больших объемов данных или значительных вычислительных мощностей для обучения. Логистическая классификация используется для задач классификации (например, да/нет), а не для прогнозирования числовых значений. Рекуррентные нейронные сети (RNN) и прямые нейронные сети (FNN) являются более сложными моделями, требующими значительно больше вычислительных ресурсов и данных для эффективного обучения, что делает их менее подходящими для сценария с ограниченными ресурсами.