RUVIDEO
Поделитесь видео 🙏

Implementation of Linear Regression using Numpy Python - Part 2 | Open Knowledge Share

📁 Обучение 👁️ 16 📅 03.12.2023

This Video is a part of Machine Learning Tutorial Series from Open Knowledge Share.

In this video, we explain how to implement linear regression using Numpy Python for multi variables

This includes implementation of
1. Cost Function
2. Gradient Descent
3. Plotting Regression Curves
4. Plot Loss curve with respect to No of Iterations.
5. Plotting 2D/3D Loss Curve with respect to Parameters.

Please refer the following playlist which contains all the Videos in the Classical Machine Learning Tutorial Series.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLn5PAhxpfD4sFcOJpJWqYbsIs8tI9K_Fd

Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Implementation of Linear Regression using Numpy Python - Part 2 | Open Knowledge Share», 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.