Zastosowana regresja liniowa i nauczanie z nadzorem w Pythonie

Regresja liniowa jest podstawowym kamieniem węgielnym nadzorowanego uczenia maszynowego, służącym jako punkt wyjścia dla każdego aspirującego specjalisty ds. Danych.Ten kurs tekstowy zapewnia jasną, krok po kroku ścieżkę do zrozumienia, pisania i oceny modeli regresji przy użyciu nowoczesnych praktyk Pythona. Poprzez szczegółowe pisemne wyjaśnienia i przejrzyste przewodniki po kodzie, przejdziesz od podstawowych pojęć statystycznych do budowania solidnych potoków predykcyjnych. Nauczysz się przygotowywać dane, obsługiwać zmienne i interpretować wyjścia modelu z pewnością. Zrozum podstawowe matematyczne i koncepcyjne podstawy regresji liniowej. 2. Przygotuj i wyczyść zbiory danych za pomocą nowoczesnych bibliotek danych Pythona. 3. Buduj i trenuj nadzorowane modele uczenia maszynowego za pomoca potoków scikit-learn. 4. Zastosuj nowoczesne najlepsze praktyki do struktury czystego, powtarzalnego kodu uczenia maszynowego. Podróż zaczyna się od podstawowej terminologii, odkrywania sposobu interakcji zmiennych i sposobu, w jaki algorytmy uczenia się z nadzorem uczą się z danych. Następnie przejdziesz przez przygotowanie danych, implementację modelu i rygorystyczne techniki oceny, aby upewnić się, że twoje prognozy są wiarygodne.Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, aspirujących naukowców i analityków, którzy chcą zbudować silną, pierwszą podstawę kodu w uczeniu maszynowym. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczeniu maszynowym, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona.Zacznij czytać już dziś, aby opanować podstawy modelowania predykcyjnego.