Главное, что я хочу объяснить в этой статье, — это методы регрессии и применение алгоритма машинного обучения к чистому набору данных, а наш конечный результат — прогнозирование цены дома с использованием заданных факторов и точности нашего прогноза. Жизненный цикл проекта Data Science Анализ данных Разработка функций Выбор функции Построение модели Развертывание модели Анализ данных. На этапе анализа данных мы узнаем больше о таких данных, как данные, отсутствующие значения,..

Если вас когда-нибудь очаровали слова «машинное обучение», «искусственный интеллект», «глубокое обучение», «нейронные сети», «бла…бла…», то теперь вам не нужно их пугать. Если вы новичок, то абсолютный! затем эти несколько минут повысят вашу уверенность и проложат правильный путь к началу пути к глубокому обучению и искусственному интеллекту. Что такое глубокое обучение? Проще говоря, глубокое обучение — это член семьи машинного обучения, сила которого находится в руках..

Часто мы встречаем эти два ключевых слова в разделе «Машинное обучение - регрессия» и «Классификация». Мы сохраним классификацию для последующих частей… в этой части мы исследуем линейную регрессию (практическое занятие). Я слышал, что линейная регрессия из области статистики… ??? Линейная регрессия взята из области статистики и применяется в машинном обучении. Линейная регрессия была разработана в области статистики для понимания взаимосвязи между входными и выходными числовыми..