Полиномиальная регрессия в Python — sklearn скачать в хорошем качестве

Полиномиальная регрессия в Python — sklearn

Раскройте потенциал полиномиальной регрессии с помощью этого практического руководства с использованием Python и Scikit-Learn. Это видео идеально подходит для начинающих и продолжающих пользователей и покажет вам процесс создания и реализации модели полиномиальной регрессии с нуля. Вы научитесь настраивать среду Python, выполнять предварительную обработку данных и использовать Scikit-Learn для создания и обучения модели. В руководстве рассматриваются такие важные понятия, как проектирование признаков, выбор степени и оценка модели, а также приводятся практические примеры кода, которые помогут вам применить полученные знания к реальным наборам данных. Работаете ли вы над прогнозированием тенденций, подгонкой нелинейных данных или совершенствуете свои навыки регрессионного анализа, это видео предоставит вам необходимые инструменты и знания. К концу этого руководства вы получите четкое представление о полиномиальной регрессии и о том, как использовать Python и Scikit-Learn для продвинутого предиктивного моделирования. Идеально подходит для специалистов по работе с данными, аналитиков и всех, кто хочет вывести свои проекты машинного обучения на новый уровень. Вы можете скачать набор данных по этой ссылке: https://github.com/rashida048/Machine... Полная версия блокнота доступна здесь: https://github.com/rashida048/Machine... Как упоминалось в видео, вот ссылка на объяснение простой линейной регрессии:    • Simple Linear Regression - Explained Simply   Загляните в мой блог по науке о данных, где вы найдете множество обучающих материалов и проектов по визуализации данных, разведочному анализу данных, статистическому анализу, машинному обучению, обработке естественного языка и компьютерному зрению: https://regenerativetoday.com/ Twitter Страница:   / rashida048   Страница в Facebook: https://regenerativetoday.com/ #полиномиальнаярегрессия #машинноеобучение #наукаоданных #искусственныйинтеллект #анализданных #python #sklearn #jupyternotebook