Машинное обучение на Python. Метод линейной регрессии

Для построения точных прогнозов на основе данных недостаточно просто собрать статистику — нужно уметь выявлять зависимости между переменными. В этом курсе разбирается метод линейной регрессии как инструмент для анализа данных и предсказательного моделирования.

Внутри разбираются следующие аспекты:

• Реализация одномерной и многомерной линейной регрессии на языке Python.
• Методы селекции признаков для повышения точности модели.
• Метрики для оценки качества построенной регрессионной модели и эффективности прогнозов.

Материал предназначен для разработчиков и специалистов по анализу данных, уже владеющих Python. По итогу вы научитесь самостоятельно строить регрессионные модели, которые позволяют автоматизировать процесс прогнозирования на основе имеющихся данных.