آموزش رگرسیون خطی در پایتون - مدل پیش‌بینی قیمت خانه

رگرسیون خطی یک نوع اساسی و رایج از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی است. رگرسیون خطی یکی از ساده ترین و محبوب ترین الگوریتم های یادگیری ماشین است. این یک روش آماری است که برای تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده می شود. رگرسیون خطی برای متغیرهای واقعی یا عددی مانند فروش، حقوق، سن، قیمت محصول و غیره پیش‌بینی می‌کند. مدل رگرسیون خطی رابطه بین یک متغیر وابسته، y، و یک یا چند متغیر مستقل، X را توصیف می‌کند. متغیر پاسخ نامیده می شود. به متغیرهای مستقل، متغیرهای توضیحی یا پیش بینی کننده نیز گفته می شود. به متغیرهای پیش‌بینی‌کننده پیوسته، متغیرهای کمکی و متغیرهای پیش‌بینی‌کننده طبقه‌ای را نیز عامل می‌گویند. ماتریس X مشاهدات روی متغیرهای پیش بینی معمولاً ماتریس طراحی نامیده می شود.

در پایان دوره، درک کاملی از نحوه استفاده از پایتون برای ساخت مدل‌های رگرسیون خطی و پیش‌بینی دقیق خواهید داشت. شما می توانید مهارت های جدید خود را در طیف گسترده ای از پروژه های یادگیری ماشین و علم داده به کار ببرید. این دوره آموزشی در مورد یک تکنیک رایج مورد استفاده در یادگیری ماشین، علم داده و آمار به شما می آموزد: رگرسیون خطی. ما نظریه را از پایه پوشش می دهیم. اشتقاق راه حل، و کاربردها برای مسائل دنیای واقعی. ما به شما نشان می‌دهیم که چگونه می‌توان ماژول رگرسیون خطی خود را در پایتون کدنویسی کرد.

رگرسیون خطی ساده‌ترین مدل یادگیری ماشینی است که می‌توانید یاد بگیرید، اما عمق زیادی دارد که سال‌های آینده به آن باز خواهید گشت. به همین دلیل است که اگر می خواهید اولین قدم های خود را در زمینه های یادگیری عمیق، یادگیری ماشین، علم داده یا آمار بردارید، یک دوره عالی است