Dans ce didacticiel, nous avons couvert certains concepts importants de l’apprentissage automatique, tels que la fonction de coût, la descente de gradient, le taux d’apprentissage et l’erreur quadratique moyenne. Nous utiliserons le cas d’utilisation de la prévision du prix des maisons pour comprendre la descente de gradient. Après avoir compris les mathématiques derrière ces concepts, nous écrirons du code Python pour implémenter la descente de gradient pour la régression linéaire en Python. Enfin, j’ai un exercice pour vous permettre de pratiquer la descente de gradient #MachineLearning #PythonMachineLearning #MachineLearningTutorial #Python #PythonTutorial #PythonTraining #MachineLearningCource #CostFunction #GradientDescent Code : Exercice sur le fichier csv : Sujets abordés dans cette vidéo : 0:00 Présentation 1:23- Quelle est la fonction de prévision ? Comment calculons-nous? 4:00-Erreur quadratique moyenne (heure de fin) 4:57-Algorithme de descente de gradient et comment ça marche ? 11h00-Qu’est-ce que les dérivés ? 12h30-Qu’est-ce que la dérivée partielle ? 16:07-Utiliser du code python pour implémenter la descente de gradient 27:05-L’exercice consiste à utiliser la descente de gradient pour proposer une fonction linéaire pour un résultat de test donné. Points saillants du sujet : 1) Théorie (nous discuterons de MSE, fonction de coût, minimum global ) 2) Codage-(Utilisation de la descente de gradient pour trouver le code Python ordinaire de l’équation linéaire pour un exemple de point de données donné) 3) Exercice-(L’exercice consiste à utiliser la descente de gradient pour proposer une fonction linéaire pour un résultat de test donné) Vidéo suivante : Tutoriel d’apprentissage automatique Python-5 : Utiliser Joblib et Pickle pour enregistrer des modèles : Une explication très simple des réseaux de neurones : Listes de lecture populaires : Data Science Complete Course : Data Science Project : Machine Learning Tutorial : Pandas : matplotlib : Python : Jupyter Notebook : Télécharger csv et code pour tous les didacticiels: 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 :.