Tutoriel d’apprentissage automatique Python-3 : Régression linéaire multivariée

Dans ce didacticiel d’apprentissage automatique utilisant Python, nous écrirons du code Python pour utiliser la régression linéaire multiple en Python (à l’aide de sklearn linear_model) pour prédire les prix des logements. Le prix dépend de 3 variables indépendantes : la superficie, la chambre et l’âge. Le cadre de données pandas est d’abord utilisé pour remplir les valeurs manquantes, puis l’ensemble de données est utilisé pour former un modèle de régression multiple. Vous pouvez utiliser des exercices à la fin pour consolider votre compréhension de ce que vous avez appris dans ce didacticiel d’apprentissage automatique. #MachineLearning #PythonMachineLearning #MachineLearningTutorial #Python #PythonTutorial #PythonTraining #MachineLearningCource #LinearRegression Code : (L’exercice est à la fin du bloc-notes ipynb, il suffit donc d’ouvrir le fichier et de le lire) Solution pratique : Sujets traités dans cette vidéo d’apprentissage automatique : 0 : 00 Régression linéaire multivariée : 0:48 Ensemble de données 2:07 Équation linéaire 3:28 Charger les données dans la trame de données Pandas 4:16 Prétraitement des données (traitement des valeurs manquantes) 6:17 Entraîner le modèle Lemear 8:18 Utiliser la formation pour prédire le logement prix Bon modèle 11:35 Entraînez-vous à prédire le salaire des candidats au recrutement sur la base de plusieurs paramètres Faits saillants: 1) Prétraitement des données pour traiter les valeurs manquantes 2) Régression linéaire à l’aide de plusieurs variables 3) Formation modèle Lemear 4) Entraînez-vous à prédire sur plusieurs paramètres Une vidéo du salaire des candidats au recrutement : Tutoriel d’apprentissage automatique Python-4 : Descente de gradient et fonctions de coût : Une explication très simple des réseaux de neurones : Listes de lecture populaires : Data Science Cours complet : Data Science Projet : Tutoriel d’apprentissage automatique : Pandas : matplotlib : Python : Jupyter Notebook : Pour télécharger le csv et le code de tous les tutoriels : cliquez sur le bouton vert pour cloner ou télécharger l’intégralité du référentiel, puis accédez au dossier approprié pour accéder à ce fichier spécifique. Site Web : Facebook : Twitter :.