Menyiarkan Siaran Dev pertama saya: Projek : Menggunakan Regresi Linear dalam Pembelajaran Mesin untuk meramalkan harga rumah

Log pembangunan pertama saya: Meramalkan harga rumah menggunakan regresi linear

Saya teruja untuk berkongsi buku nota makmal pembelajaran mesin saya! Buku nota ini mengandungi kod dan markdown untuk projek menggunakan regresi linear. Ia memuatkan data daripada set data load_boston dan membolehkan kami meramalkan harga rumah berdasarkan harga rumah sebenar sedia ada ?‍??

Konsep yang digunakan termasuk:

• Pecahan ujian kereta api?
• Regresi linear?
• Min Square Ralat ➖
• model.coef_ ?
• model.intercept_ ?
• model.ramalkan ?

Mengapa memilih buku nota ini:

Matlamat utama buku nota ini adalah untuk memahami secara visual cara menggunakan konsep regresi linear dalam algoritma pembelajaran mesin untuk mengira/meramalkan harga rumah dengan data latihan yang kami ada.

Saya telah menambahkan baris pada buku nota saya untuk membimbing anda: https://www.php.cn/link/71b10b95017ebdaa1984b0ded4c2a173

Pelan seterusnya:

Minggu depan, saya akan menerbitkan lebih banyak buku nota mengenai konsep pembelajaran mesin yang lain berdasarkan cadangan daripada: https://www.php.cn/link/4bea9e07f447fd088811cc81697a4d4e [# Pembelajaran Mesin pada 2025] Pelan Hala Tuju Jurutera

Sasaran pembaca:

Bagi sesiapa yang suka Python dan telah memberitahu diri mereka sendiri "suatu hari nanti saya akan belajar pembelajaran mesin". Ini untuk anda! Mari belajar pembelajaran mesin bersama-sama :)

Jangan ragu untuk meneroka buku nota ini dan mencuba model pembelajaran mesin anda sendiri! ?

Pautan buku nota: https://www.php.cn/link/71b10b95017ebdaa1984b0ded4c2a173 [Projek ML - Mempelajari regresi linear dalam pembelajaran mesin melalui Python] Rujukan Kaggle: https://www.php.cn/link/4bea9e07f447fd088811cc81697a4d4e [Pelan Hala Tuju Jurutera Pembelajaran Mesin 2025]

Atas ialah kandungan terperinci Menyiarkan Siaran Dev pertama saya: Projek : Menggunakan Regresi Linear dalam Pembelajaran Mesin untuk meramalkan harga rumah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!