La suite bureautique de Google, disponible via Google Drive, inclut Google Docs, un logiciel de traitement de texte basé sur le Web, Sheets, un tableur, et Slides, un logiciel de présentation. Cette suite permet de créer et de modifier des documents en ligne et de travailler en équipe, en temps réel. Les trois applications sont disponibles aussi bien en tant qu'applications Web, qu'applications Chrome fonctionnant hors ligne et qu'applications mobiles pour Android et iOS.
vignette|Un exemple de fichier texte avec interface en allemand. Google Drive ou Google Disque au Canada francophone est un service de stockage et de partage de fichiers dans le cloud lancé par la société Google. Google Drive, qui regroupe Google Docs, Sheets, Slides et Drawings, est une suite bureautique permettant de modifier des documents, des feuilles de calcul, des présentations, des dessins, des formulaires, etc. Les utilisateurs peuvent rechercher les fichiers partagés publiquement sur Google Drive par l'entremise de moteurs de recherche Web.
En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.
Google LLC est une entreprise américaine de services technologiques fondée en dans la Silicon Valley, en Californie, par Larry Page et Sergey Brin, créateurs du moteur de recherche Google. C'est une filiale de la société Alphabet depuis . L'entreprise s'est principalement fait connaître à travers la situation monopolistique de son moteur de recherche, concurrencé historiquement par AltaVista puis par Yahoo! et Bing.
En mathématiques, la régression recouvre plusieurs méthodes d’analyse statistique permettant d’approcher une variable à partir d’autres qui lui sont corrélées. Par extension, le terme est aussi utilisé pour certaines méthodes d’ajustement de courbe. En apprentissage automatique, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classification. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
