Разработана модель прогнозирования цен на жилье с использованием линейной регрессии.
Автор: Robo CAD
Загружено: 2025-12-16
Просмотров: 97
В этом подробном проекте по машинному обучению для начинающих вы узнаете, как создать модель прогнозирования цен на жилье с использованием линейной регрессии на Python.
В этом уроке мы пройдем полный цикл работы с машинным обучением, включая загрузку данных, очистку данных, выбор признаков, обучение модели, оценку и интерпретацию результатов с использованием линейной регрессии.
Это видео идеально подходит для:
Начинающих, изучающих машинное обучение на Python
Студентов, работающих над проектами по машинному обучению
Всех, кто хочет увидеть пример регрессии из реальной жизни
Что вы узнаете:
Что такое линейная регрессия и как она работает
Как подготовить данные для машинного обучения
Обучение модели линейной регрессии на Python
Оценка производительности модели
Понимание прогнозов и результатов
Используемые инструменты и библиотеки:
python
Pandas
NumPy
Matplotlib / Seaborn
Scikit-learn
Если вы только начинаете свой путь в машинном обучении, этот проект поможет вам понять основные концепции машинного обучения на практическом примере из реальной жизни.
Подписывайтесь, чтобы получать больше проектов по Python и машинному обучению.
#machinelearning
#python
#pythonprojects
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
