Repassando um diagrama bem interessante, das principais definições em data science.

Engraçado que quando leio o método, vejo um desenho do que ela faz. Isso porque o que vale não é a fórmula, esta é apenas a tradução de um conceito.

Exemplo, a normal, vejo a curva.

Mínimos quadrados, a ideia é minimizar o erro médio quadrático. Se o erro é a diferença entre o ponto e a reta, o erro quadrado é o quadrado da diferença.

Aliás, este é um bom site para entender regressão linear. https://observablehq.com/@yizhe-ang/interactive-visualization-of-linear-regressionLinks para um site externo.

O k-means:

Enfim, daria para fazer uma tabela dessas só com gráficos, seria extremamente interessante.

Tem um monte de conceito por trás dessas fórmulas, são ótimas.