Linear Regression Fundamentals: Intuition and Prediction (İngilizce).

Makine öğrenimi ve veri tahmini ile ilgileniyorsunuz ama karmaşık istatistiksel formüller sizi korkutuyor mu? Birçok giriş dersi korkutucu matematik teorisine fazla dayanıyor, ancak tahmini ustalıkla kullanmak sadece temel kavramları anlamak gerektirir. Bu ders ağır teoriyi kaldırır, size doğrusal gerilemenin arkasındaki pratik sezgileri öğretir, gerçek dünya sayısal verileri için basit öngörüsel modelleri nasıl inşa edeceğinizi, eğiteceğinizi ve değerlendireceğinizi anlamanızı sağlar. Ne öğreneceksin: * Doğrusal gerilemenin temel mekaniklerini ve değişkenler arasındaki ilişkileri nasıl modellediğini anlamak. * Maliyetler fonksiyonu (Ortalama Yanlışlık) arkasındaki sezgi ve model performansını nasıl ölçtüğünü kavrayalım. * Gerileme çizgisinin en iyi parametrelerini bulmak için Gradyan Descent'in adım adım sürecini öğrenin. * Aşırı uyumluluğu önlemek için verileri hazırlamak ve eğitim ve test setlerine bölmek için temel teknikleri uygulayın. * R-kare ve Ortalama Yanlışlık Karesi gibi anahtar metrikleri kullanarak model performansını değerlendirin. Ana terminolojiyi tanımlamak ve gerçek dünya benzerliklerini keşfetmekle başlar, sonra gradiyent inişi kullanarak model uyumunun mekaniklerini hareket ettirir ve modelin doğruluğu ve güvenilirliğini test etmek için pratik yöntemlerle sonuçlanır. Bu giriş dersi veri bilimi veya makine öğrenimi konusunda yeni başlayanlar için tasarlanmıştır; istatistik, hesaplama veya programlama hakkında önceden bilgi gerekmez. Tahmin modeller becerilerinizi bugün inşa etmeye başlayın.