Линейная регрессия против полиномиальной регрессии | Проект по искусственному интеллекту/машинном... скачать в хорошем качестве

Линейная регрессия против полиномиальной регрессии | Проект по искусственному интеллекту/машинном...

В этом учебном проекте по машинному обучению на Python мы создаём полноценную систему прогнозирования потребительских расходов с использованием линейной и полиномиальной регрессии (scikit-learn). Это комплексный проект по машинному обучению на Python. Это видео представляет собой портфолио-проект в стиле курса по Python и идеально подходит для начинающих пользователей Python, аналитиков данных и начинающих специалистов по обработке данных, которые хотят изучить Python для работы с данными и машинным обучением на примере реального мира. Вы изучите анализ данных с помощью Python, используя pandas и NumPy, выполните визуализацию данных с помощью matplotlib и примените основные методы машинного обучения, такие как one-hot кодирование, масштабирование признаков и оценка модели. В этом проекте по обработке данных мы следуем реальному комплексному рабочему процессу машинного обучения, что делает его идеальным как для портфолио, так и для практического проекта по машинному обучению на Python. Темы, рассматриваемые в этом видео: Программирование на Python для анализа данных Изучение Python для начинающих и пользователей среднего уровня Линейная регрессия в Python Полиномиальная регрессия (sklearn) Масштабирование признаков в машинном обучении (StandardScaler) Однократное кодирование в Python Анализ данных с помощью Python (pandas и NumPy) Визуализация данных с использованием matplotlib Оценка модели (MSE, RMSE, R²) Сравнение линейной и полиномиальной регрессии Рабочий процесс реального проекта по анализу данных #pythonprogramming #machinelearning