Лассо-регрессия для начинающих | Автор: д-р Рай @Stemplicity скачать в хорошем качестве

Лассо-регрессия для начинающих | Автор: д-р Рай @Stemplicity

Привет всем и добро пожаловать на этот урок по регрессии лассо в машинном обучении. Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта, позволяющий машинам совершенствоваться в решении поставленных задач с опытом. Машинное обучение — чрезвычайно популярная тема; спрос на опытных инженеров машинного обучения и специалистов по анализу данных неуклонно растёт последние 5 лет. Вот ссылка на мой новый курс по регрессии машинного обучения на Udemy: https://www.udemy.com/machine-learnin... Подпишитесь на мой канал, чтобы быть в курсе последних новостей. Мы будем выпускать новые видео еженедельно:    / @professor-ryanahmed   Цель этого курса — предоставить студентам знания о ключевых аспектах методов регрессии машинного обучения в практической, простой и увлекательной форме. Регрессия — важный метод машинного обучения, основанный на прогнозировании непрерывной (зависимой) переменной на основе множества независимых переменных. Стратегии регрессии широко используются для прогнозирования фондового рынка, анализа тенденций на рынке недвижимости и проведения целевых маркетинговых кампаний. Курс предоставляет студентам практический опыт обучения регрессионным моделям машинного обучения с использованием реальных наборов данных. В курсе рассматриваются несколько методов на практике, включая: Простая линейная регрессия Множественная линейная регрессия Полиномиальная регрессия Логистическая регрессия Регрессия с деревьями решений Регрессия гребня Регрессия лассо Искусственные нейронные сети для регрессионного анализа Ключевые показатели эффективности регрессии Курс ориентирован на студентов, желающих получить фундаментальное представление о регрессионных моделях машинного обучения. Рекомендуется наличие базовых знаний в области программирования. Однако эти темы будут подробно рассмотрены на ранних этапах курса, поэтому курс не требует предварительной подготовки и доступен любому студенту с базовыми знаниями в области программирования. Студенты, записавшиеся на этот курс, освоят регрессионные модели машинного обучения и смогут напрямую применять эти навыки для решения сложных реальных задач.