1. निरीक्षण 2. परीक्षण 3. मूल्यांकन 4. सुधार 5. सुधार के परिणाम

यह समझना चाहते हैं कि एल्गोरिदम कैसे वास्तविक दुनिया की संख्याओं जैसे आवास की कीमतों, स्टॉक रुझानों, या ऊर्जा खपत का पूर्वानुमान लगाते हैं? यह पाठ आधारित पाठ्यक्रम आपको पूर्ण प्रारंभिक से लेकर आत्मविश्वास से निर्माण, मूल्यांकन और रीग्रेसन मॉडल को ट्यूनिंग करने के लिए मार्गदर्शन करेगा. आप सीखेंगे कि कैसे चरों के बीच संबंधों का विश्लेषण करें, बहु-विशेषता डेटासेट को संभालें, और स्वच्छ, रखरखाव योग्य मशीन सीखने वाले कोड को संरचना करने के लिए आधुनिक पायथन प्रथाओं को लागू करें. आप क्या सीखेंगे: - आधारभूत रीग्रेसन शब्दावली, गणितीय अवधारणाओं और रैखिक मॉडल के पीछे के मूल धारणाओं को समझें - निरंतर संख्यात्मक लक्ष्यों की भविष्यवाणी के लिए सरल और बहुरेखीय रीग्रेसन मॉडल बनाएँ - मौजूदा लाइब्रेरी मानकों का उपयोग कर गुम मानों और स्केल सुविधाओं को संभालने के लिए आधुनिक डेटा तैयारी तकनीकों को लागू करें - मॉडल प्रदर्शन का आकलन करें, जिसमें मुख्य मापदंड जैसे औसत वर्ग त्रुटि (एमएसई) और आर-वर्ग का उपयोग किया जाता है -अधिक फिटिंग को रोकने और सामान्यीकरण में सुधार के लिए रिज और लासो जैसी नियमितीकरण तकनीकों को लागू करें - साफ, टाइप-हिन्टेड पायथन कोड लिखें जो कि पूर्वानुमानित कार्यप्रवाह को शून्य से लागू करे आप अवधारणात्मक टूट-फूट को पढ़ेंगे और कदम-दर-कदम कोड कार्यान्वयन का अध्ययन करेंगे जो वास्तविक दुनिया की भविष्यवाणी चुनौतियों का अनुकरण करते हैं। यह कोर्स उन डेटा पेशेवरों तथा प्रारंभिक पायथन ज्ञान के लिए है जो रीग्रेसन के गणितीय तथा व्यावहारिक आधारों को सीखना चाहते हैं. इससे पहले मशीन सीखने का कोई अनुभव आवश्यक नहीं है. आजकल प्रौद्योगिकी के विकास के साथ ही मुद्रण की शक्ति में भी वृद्धि हुई है।