Применение Линейной регрессии для решения коммерческих задач и освоить основы машинного обучения Линейной регрессии в Python.
Что ты хочешь знать?
Узнайте, как решать реальные проблемы, используя метод Линейной регрессии
Предварительный анализ данных с помощью Одномерном и Bivariaten перед выполнением анализа Линейной регрессии
прогнозирования будущих результатов на основе исторических данных Простой способ внедрения Машинного Обучения система
Понять, как интерпретировать результат Линейной регрессии-модель и передать их в идеи
понимание основ понятия статистики и машинного обучения
Углубленные знания для сбора и предварительной обработки машинного Обучения Линейная регрессия, проблема
Learn advanced разновидности МНК-метод Линейной регрессии
курс включает end-to-end DIY проект для реализации содержания обучения, лекции
, Как конвертировать бизнес проблема Машинного обучения Линейная регрессия-проблема
Основные статистические данные из Numpy-библиотека на Python
презентация данных с помощью рожден морем-библиотека на Python
Линейная регрессия метод машинного обучения с Scikit Учиться и stats Модель библиотеки Python
требования
студенты должны установить Python и Anaconda программного обеспечения, но у нас есть свои лекции, чтобы помочь вам установить эти же
зачем учить Линейная регрессия метод машинного обучения?
Есть четыре причины для того, чтобы узнать, Линейная регрессия метод машинного обучения:
1. Линейная регрессия является наиболее популярным machine-learning-технологии
2. Линейная регрессия имеет довольно хороший прогноз-точность
3. Линейная регрессия является простой в реализации и легко интерпретировать
4. Это дает прочную основу для изучения занять другие передовые методы машинного обучения,
, Сколько времени потребовалось, чтобы узнать, Линейная регрессия метод машинного обучения?
Линейная регрессия является простой, но никто не в состоянии определить, принимает на обучение времени. Это полностью зависит от вас. Метод, который мы приняли, чтобы помочь вам узнать, Линейная регрессия начинается с нуля, и направляет их на передовой уровень в течение нескольких часов. Вы можете, но помните, что вы можете учиться, практиковаться без. Практика является единственным способом, чтобы иметь в виду, что они узнали. Поэтому у нас вы также можете работать с другим набором данных, чем отдельный проект Линейной регрессии.
Какие шаги обучения должен выполнить, чтобы быть в состоянии построить автомобиль-модель?
Вы можете поделиться своими процесс обучения в 4 частях:
статистика и вероятность реализации Машинного обучения методы требуют базовые знания статистики и вероятность-понятия. Вторая часть курса включает в себя часть.
Понимание Машинного обучения Четвертая глава поможет вам понять основные термины и понятия, связанные с использованием машинного обучения и дает вам шаги, которым необходимо следовать, чтобы создать автомобиль, модель обучения,
- опыт программирования - важная часть машинного обучения программированию. Python и R выделиться ясно, что лидеры в последние дни. Третья глава поможет вам Python-Окружение, и вы узнаете некоторые основные операции. В последующих главах видео, как реализовать любую концепцию обучения в теории-лекция в языке Python
понимании Линейной регрессии для моделирования - хорошее знание Линейной регрессии дает понимание того, как работает машинное обучение. Хотя Линейная регрессия является простейшей технологии машинного обучения, это все еще самый популярный из относительно хорошем прогнозирования навыки. Пятая и шестая глава крышки Линейная регрессия тема из конца в конец-и с каждой лекции теория соответствующую практикой приходит-лекция, где на самом деле$это для каждого запроса, с помощью которого вы можете.$$Почему использование Python для дата-Machine-Learning?
Общие сведения о Python один из самых ценных навыков, которые Учатся для карьеры в автомобиль.
Если это не всегда так, Python-это язык программирования, чтобы выбрать data science. Вот Краткая история:
В 2016 году, опередил Года на Kaggle, ведущая платформа data science-конкурсах.
В 2017 году, опередил Года на KDNuggets ежегодного исследования данных ученых, " наиболее часто используемых инструментов.
В 2018 году, 66% данных, ученые советуют ежедневно с Python, так что это номер один инструмент для анализа-эксперты.
Machine Learning эксперты ожидают, что эта тенденция сохранится при прогрессирующем росте в экосистеме Python. И во время путешествия, чтобы узнать-программирование на Python, как раз в начале, стоит знать, что возможности трудоустройства в изобилии (и растет).
Какая разница между Data Mining, Machine Learning, Deep Learning?
Проще говоря, machine learning и data mining используют те же алгоритмы и изменять методы, такие как data mining, за исключением видов прогнозов. В то время, когда data-mining обнаружили неизвестные ранее закономерности и знаний, машинного обучения воспроизводит известные образцы и знаний-и дальше работает автоматически, что информация, данные, решения и действия.
Глубина обучения, с другой стороны, использует передовые вычислительные мощности и специальные виды нейронных сетей и их применение для больших объемов данных, научиться понимать и распознавать сложный узор. Автоматический перевод и медицинского диагноза примеры глубокого изучения.
Что особенного в этом курсе?
Курс Делаем создан на основе три кита обучения:
Знания (науки)
(практика),
результат (Self-обратная связь)
Известно, что
у Нас есть ряд точных и всеобъемлющих что есть фильм, чтобы узнать все регрессии, связанные навыки, необходимые в их профессиональной карьере.

Мы предлагаем также дополнить Упражнения, чтобы научиться из видео лекции. Эти упражнения тщательно разработан в целях дальнейшего выяснения понятия и помочь в реализации концепции на практических задач на рабочем месте.
Комментарии
Проверить, если вы знаете, понятия не имею, от выполнения кода и анализа результатов. Задавайте вопросы в обсуждения, если вы сталкиваетесь с любые трудности.
Авторы этого курса, который в течение нескольких лет корпоративного опыта, а, следовательно, имеют кураторов учебного материала с учетом требований регрессионного анализа в современном мире бизнеса.
Для кого этот курс предназначен для:
людей, которые делают карьеру в науке данных
профессионалами в начале своих данных о поездке в
статистиков нужно больше практического опыта
Кто интересный мастер-Линейная регрессия-от начинающего до Продвинутого уровня в кратчайшие сроки

DOWNLOAD
uploadgig


rapidgator


takefile


hitfile


nitroflare

---