Разработана модель прогнозирования цен на жилье с использованием линейной регрессии. скачать в хорошем качестве

Разработана модель прогнозирования цен на жилье с использованием линейной регрессии.

В этом подробном проекте по машинному обучению для начинающих вы узнаете, как создать модель прогнозирования цен на жилье с использованием линейной регрессии на Python. В этом уроке мы пройдем полный цикл работы с машинным обучением, включая загрузку данных, очистку данных, выбор признаков, обучение модели, оценку и интерпретацию результатов с использованием линейной регрессии. Это видео идеально подходит для: Начинающих, изучающих машинное обучение на Python Студентов, работающих над проектами по машинному обучению Всех, кто хочет увидеть пример регрессии из реальной жизни Что вы узнаете: Что такое линейная регрессия и как она работает Как подготовить данные для машинного обучения Обучение модели линейной регрессии на Python Оценка производительности модели Понимание прогнозов и результатов Используемые инструменты и библиотеки: python Pandas NumPy Matplotlib / Seaborn Scikit-learn Если вы только начинаете свой путь в машинном обучении, этот проект поможет вам понять основные концепции машинного обучения на практическом примере из реальной жизни. Подписывайтесь, чтобы получать больше проектов по Python и машинному обучению. #machinelearning #python #pythonprojects