P2.2.3 Обучение с учителем — Линейная регрессия | Основы машинного обучения — от Python до GenAI скачать в хорошем качестве

P2.2.3 Обучение с учителем — Линейная регрессия | Основы машинного обучения — от Python до GenAI

Как платформы вроде MagicBricks и 99acres автоматически оценивают цены на дома? С помощью машинного обучения — и в этом видео вы создадите именно такую ​​модель с нуля. В этом разделе (P2.2.3 — Обучение с учителем: линейная регрессия) мы рассмотрим: → Почему прогнозирование цен на дома — идеальная задача регрессии → Как читать данные перед выбором алгоритма → Что на самом деле делает линейная регрессия — простыми словами → Создание реального алгоритма прогнозирования цен на дома на Python → Разделение данных на обучающую и тестовую выборки — почему мы разделяем данные и что это доказывает → Показатель R² и RMSE — что они означают в реальном выражении → Переобучение против недообучения — как обнаружить и понять оба явления → Преимущества и ограничения линейной регрессии 4-этапный рабочий процесс машинного обучения в действии: Этап 1 → Разделение | Этап 2 → Обучение | Этап 3 → Оценка | Этап 4 → Вывод Никакой перегрузки математикой. Чистый код. Настоящая интуиция. 📂 Часть курса GenAI Foundation 📁 GitHub https://github.com/MaighaInc/pycore/t... 💬 Discord   / discord   ──────────────────────────────── 🔔 Подпишитесь, чтобы не пропустить следующую сессию 👍 Поставьте лайк, если цены на жилье наконец-то стали понятными 💬 Задавайте свои вопросы ниже — я читаю каждый один ─────────────────────────────