Algoritmi di regressione per l'apprendimento automatico

La previsione di valori numerici, come i prezzi delle case, i trend di vendita o il valore del ciclo di vita del cliente, è una delle competenze più importanti nella scienza dei dati. Questo corso basato su testo ti guiderà dalle statistiche fondamentali alla costruzione e alla messa a punto di modelli di regressione con sicurezza.Impara come preparare i tuoi dati, selezionare i giusti algoritmi e valutare le prestazioni del tuo modello utilizzando i moderni flussi di lavoro Python. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali di regressione lineare, polinomiale, ridge e lasso; Implementare algoritmi di recessione utilizzando moderne librerie Python e dataframe; Applicare tecniche di ingegneria e preelaborazione delle funzionalità per pulire e preparare i dati grezzi; Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche come MSE, RMSE e R-quadrato; Prevenire Il corso inizia con la terminologia di base e le definizioni statistiche di base prima di guidarti attraverso implementazioni scritte passo dopo passo. Ti eserciterai attraverso esercizi strutturati basati su testo progettati per rafforzare le tue capacità di codifica e analisi. Questo corso è progettato per principianti, aspiranti scienziati dei dati e sviluppatori che cercano di entrare nel campo dell'apprendimento automatico senza esperienza ML precedente.Inizia a leggere oggi per costruire una solida base nella modellazione predittiva.