Машинное обучение. Лекция 2. Линейная регрессия
Вторая лекция курса по машинному обучению, в которой рассматривается алгоритм линейной регрессии на примере задачи об прогнозировании цены продажи дома.
Jupiter notebook, который использовался - https://github.com/sdukshis/ml-intro/blob/master/notebooks/LinearRegression.ipynb
Сайт дисциплины - https://pm.filonovpv.name/cources/9/
Мой твиттер - @filonovpv
Видео Машинное обучение. Лекция 2. Линейная регрессия канала Павел Филонов
Jupiter notebook, который использовался - https://github.com/sdukshis/ml-intro/blob/master/notebooks/LinearRegression.ipynb
Сайт дисциплины - https://pm.filonovpv.name/cources/9/
Мой твиттер - @filonovpv
Видео Машинное обучение. Лекция 2. Линейная регрессия канала Павел Филонов
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Лекция 8. Линейная регрессия![Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]](https://i.ytimg.com/vi/y--76SrfRm8/default.jpg)
Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]
РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ | LinearRegression | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Простая Линейная Регрессия || Машинное Обучение
Архитектура ЭВМ. Лекция 2.2 Процессор GaLyA
Машинное обучение. Лекция 4. Логистическая регрессия
Архитектура ЭВМ. Лекция 1. Как работает компьютер?
Лекция 2.1: Линейная регрессия.
#13. Логистическая регрессия. Вероятностный взгляд на машинное обучение | Машинное обучение
Линейная регрессия
Введение в Машинное Обучение (Машинное Обучение: Zero to Hero, часть 1)
Архитекутра ЭВМ. Лекция 2.1. Машинная арифметика
Машинное обучение. Лекция 3. Линейная регрессия на многомерных признаках
Множественная линейная регрессия в Python. Машинное обучение ПРОСТО! ПРОГНОЗИРУЕМ ЦЕНУ НЕДВИЖИМОСТИ!
Машинное обучение. Лекция 1. Вводная
11. Анализ данных на python: линейная регрессия
Машинное обучение. Лекция 5. Метод k ближайших соседей
Алгоритмы на Python 3. Лекция №1
Лекция 1. Введение в машинное обучение. Линейная регрессия.
Машинное обучение. Лекция 6. Метрики качества бинарной классификации