«Регрессия» — 27 лучших синонимов с примерами использования)

Регрессия — это обратное движение, возвращение к более простым, ранним формам и состояниям.

ТОП-7 синонимов:
1. Ретроград — подчеркивает направленность обратного движения, возвращение к прошлому (Наблюдается ретроградное движение планеты).
2. Ретроспекция — употребляется в значении «осмысление прошлого» (В своих мемуарах автор делает ретроспективный обзор своего детства).
3. Регресс — в значении «отклонение от нормального развития» (У ребенка, испытывающего эмоциональные трудности, наблюдается регресс в речевом развитии).
4. Возвращение — употребляется в значении «возврат в прежнее место или состояние» (После продолжительного отсутствия вернулись на родину).
5. Откат — акцентирует на угасании предыдущих достижений и возвращении к более низкому уровню (После реформы произошел откат к прежним порядкам).
6. Деградация — подчеркивает ухудшение качества или уровня (Постепенно происходит деградация структуры здания).
7. Регрессирование — имеет техническое значение в психологии и описывает возвращение к более ранним стадиям развития (У больного происходит регрессирование в когнитивных функциях).

Еще 20 вариантов: отступление, упадок, упрощение, унижение, ретрит, угасание, рекурсия, распад, расслоение, обратное движение, бег назад, ко времени назад, реверсивность, восстановление, реконструкция, возвращение к истокам, ретродействие, ретропрогрессия, регрессивность.

📽️ Видео

Регрессия - как строить и интерпретировать. Примеры линейной и множественной регрессии.Скачать

Регрессия - как строить и интерпретировать. Примеры линейной и множественной регрессии.

⚡️100-я Регрессия Игрока Максимального Уровня [1-35 главы] | Манга с озвучкойСкачать

⚡️100-я Регрессия Игрока Максимального Уровня [1-35 главы] | Манга с озвучкой

Лекция 8. Линейная регрессияСкачать

Лекция 8. Линейная регрессия

Практика Многофакторная регрессияСкачать

Практика Многофакторная регрессия

Линейная Регрессия - Цена вина (Orange)Скачать

Линейная Регрессия - Цена вина (Orange)

10. Линейная регрессияСкачать

10. Линейная регрессия

⚡️100-я Регрессия Игрока Максимального Уровня「1 - 30 главы」Озвучка мангиСкачать

⚡️100-я Регрессия Игрока Максимального Уровня「1 - 30 главы」Озвучка манги

#13. Логистическая регрессия. Вероятностный взгляд на машинное обучение | Машинное обучениеСкачать

#13. Логистическая регрессия. Вероятностный взгляд на машинное обучение | Машинное обучение

Введение в анализ данных, лекция 2 — метод k ближайших соседейСкачать

Введение в анализ данных, лекция 2 — метод k ближайших соседей

019. Малый ШАД - Извлечение объектов и фактов из текстов - Татьяна ЛандоСкачать

019. Малый ШАД - Извлечение объектов и фактов из текстов - Татьяна Ландо

СПбГУ -- 2022.09.20 -- Линейная регрессияСкачать

СПбГУ -- 2022.09.20 -- Линейная регрессия

Илья Журавлев. Лекция "Веды, Упанишады, Мокша, йога в тантрических Упанишадах, йога и религия".Скачать

Илья Журавлев. Лекция "Веды, Упанишады, Мокша, йога в тантрических Упанишадах, йога и религия".

Объяснение и реализация логистической регрессии на Python с нуляСкачать

Объяснение и реализация логистической регрессии на Python с нуля

Лекция 3. Иерархический кластерный анализСкачать

Лекция 3. Иерархический кластерный анализ

Курс «Машинное обучение 1». Лекция 1 (Евгений Соколов)Скачать

Курс «Машинное обучение 1». Лекция 1 (Евгений Соколов)

Лекция 3. Линейные модели классификации. Артамонов СергейСкачать

Лекция 3. Линейные модели классификации. Артамонов Сергей

Data Mining #9 / Задача кластеризации [Технострим]Скачать

Data Mining #9 / Задача кластеризации [Технострим]

Введение в дискриминантный анализСкачать

Введение в дискриминантный анализ

Евгений Бурнаев, Сколтех, ИППИ: «Machine Learning in engineering and industrial applications»Скачать

Евгений Бурнаев, Сколтех, ИППИ: «Machine Learning in engineering and industrial applications»

Индустриальный вебинар «Как машинное обучение используется при анализе текстов»Скачать

Индустриальный вебинар «Как машинное обучение используется при анализе текстов»
Поделиться или сохранить к себе:
📃 Синонимы 📚