Algorithme de régression linéaire | Régression linéaire en Python | Algorithme d’apprentissage automatique | Edrica

**Formation en machine learning à l’aide de Python :** Cette vidéo sur les algorithmes de régression linéaire est conçue pour vous donner une compréhension approfondie de l’algorithme. La façon dont cette vidéo est conçue est que, dans la première partie, vous découvrirez l’algorithme et son implémentation mathématique dès le début, puis plongerez dans la partie codage et implémenterez la régression linéaire à l’aide de Python. Les sujets abordés dans ce didacticiel sont les suivants : 1. Qu’est-ce que la régression ? 2. Cas d’utilisation de la régression 3. Types de régression – régression linéaire et régression logistique 4. Qu’est-ce que la régression linéaire ? 5. Utilisez la méthode des moindres carrés pour trouver la meilleure droite de régression d’ajustement 6. Utilisez la méthode R-square pour vérifier la qualité de l’ajustement 7. Utilisez Python pour implémenter l’algorithme de régression linéaire (à partir de zéro) 8. Utilisez Python pour implémenter l’algorithme de régression linéaire (scikit lib) Consultez notre liste de lecture pour plus de vidéos : Intelligence artificielle et apprentissage automatique PG avec NIT Warangal : certificat d’études supérieures en science des données de l’IIT Guwahati-(450+ heures|| 9 mois|| 20+ projets et 100+ études de cas) à notre chaîne pour obtenir des mises à jour vidéo. Cliquez sur le bouton s’abonner ci-dessus. #LinearRegressionAlgorithm #LinearRegressionAlgorithmUsingPython #LeastSquareMethod #RsquareMethod Comment ça marche ? 1. Il s’agit d’un cours en ligne de 5 semaines dirigé par un instructeur, 40 heures de devoirs et 20 heures de travail de projet 2. Nous avons un support technique en ligne individuel 24h/24 et 7j/7 pour vous aider à résoudre tous les problèmes auxquels vous pourriez être confronté. peut être requis pendant le cours. 3. A la fin de la formation, vous participerez à un projet en temps réel, et nous vous fournirons des résultats et des certificats vérifiables ! —————-À propos du cours Le cours d’apprentissage automatique d’Edureka en Python est conçu pour vous permettre de maîtriser le concept d’apprentissage automatique. La formation en apprentissage automatique fournira une compréhension approfondie de l’apprentissage automatique et de ses mécanismes. En tant que data scientist, vous apprendrez l’importance de l’apprentissage automatique et de sa mise en œuvre dans le langage de programmation python. De plus, vous apprendrez l’apprentissage par renforcement, qui à son tour est un aspect important de l’intelligence artificielle. Vous pourrez utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour automatiser des scénarios réels. À la fin du cours, nous discuterons de divers cas d’utilisation pratiques de l’apprentissage automatique dans le langage de programmation Python pour améliorer votre expérience d’apprentissage. Après avoir terminé cette formation de certification en apprentissage automatique à l’aide de Python, vous devriez être capable de : Comprendre en profondeur le « rôle » joué par un ingénieur en apprentissage automatique Utiliser Python pour automatiser l’analyse des données Décrire l’apprentissage automatique Utiliser des données en temps réel pour apprendre les outils et techniques de modélisation prédictive Discuter algorithmes d’apprentissage automatique et leurs Mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique de vérification, expliquer les séries chronologiques et les concepts associés, acquérir une expertise dans le traitement des affaires futures et vivre dans l’instant——————Pourquoi apprendre à utiliser Python pour l’apprentissage automatique? La science des données est un ensemble de techniques qui permettent aux ordinateurs d’apprendre les comportements souhaités à partir de données sans programmation explicite. Il utilise des technologies et des théories de nombreux domaines dans un large éventail de domaines tels que les mathématiques, les statistiques, les sciences de l’information et l’informatique. Ce cours vous montre différentes catégories d’algorithmes d’apprentissage automatique, tels que les algorithmes supervisés, non supervisés et de renforcement. Ce cours vous enseigne les compétences nécessaires telles que le prétraitement des données, la réduction de la dimensionnalité et l’évaluation des modèles, et vous expose à différents algorithmes d’apprentissage automatique, tels que la régression, le clustering, les arbres de décision, les forêts aléatoires, Bayes naïf et Q-Learning. Pour plus d’informations, veuillez nous envoyer une réponse via sales@edureka.co ou appelez IND : 966058406 / US : 18338555775 (numéro gratuit). Instagram : Facebook : Twitter : LinkedIn :.