RUVIDEO
Поделитесь видео 🙏

Linear Regression Using Python | Linear Regression from scratch in 20 Mins

In this video learn about applying scikit learn and python for Linear Regression Modelling

1. Loading Data Set for Modelling
2. Exploratory Data Analysis
3. Train Test Split
4. Training Data Set
5. Prediction of Target Data
6. Evaluating Model using Cost Function

You can download the source file and jupyter notebook from the below
link
https://github.com/sumitprakashdubey/Linear-Regression-using-Python

You can access the full Linear Regression Play List (For Mathematical Concept) from here
https://www.youtube.com/watch?v=w2DKzQZZxl4&list=PLiIj7boGHPuvqQMm12bw_hPjewvSCqHoH&ab_channel=SumeetAnalytics

Please comment for any suggestion, like and subscribe

Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Linear Regression Using Python | Linear Regression from scratch in 20 Mins», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.

Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.

Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!

Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.