Машинное обучение: регрессия и предсказание данных на Python

🚀 Курс: Машинное обучение: Регрессия и предсказание данных на Python 🎓 Курсный Headline: Выигрываем соревнование на Kaggle по предсказанию данных с ансамблем линейной регрессии!

О курсе:

Привет, асперанты мира машинного обучения! В этой интенсивной программе мы углубимся в теоретические и практические аспекты использования линейной регрессии для предсказания числовых показателей энергопотребления ASHRAE. Начнем от простых концепций и завершим созданием мощного ансамбля линейных моделей, применяемых в реальном соревновании на Kaggle.

📚 Курс разделен на две основные части:

Первая часть: Теоретические основы и практические навыки

• Изучение типов задач машинного обучения и их постановки.
• Основы построения моделей машинного обучения.
• Работа с метриками и простейшими моделями: линейная, полиномиальная и линеаризуемая регрессия.

Вторая часть: Практический опыт работы с данными

• ETL: методика загрузки, очистки и объединения наборов данных с использованием pandas.
• Исследовательский анализ данных (EDA) для поиска зависимостей.
• Применение sklearn для линейной регрессии.
• Интерполяция и экстраполяция данных.
• Расчет метрики качества RMSLE для моделей линейной регрессии.
• Оптимизация линейной регрессии: выбор наилучших параметров и гиперпараметров.
• Экономия памяти при работе с большими данными.
• Исследование запасных моделей линейной регрессии.
• Создание ансамблей линейной регрессии для более точного предсказания.
• Эффективный экспорт и импорт данных, в том числе промежуточных результатов.
• Выгрузка готового решения для соревнования на Kaggle.

Что вы получите:

• Глубокое понимание методологии машинного обучения, особенно линейной регрессии.
• Практические навыки обработки и анализа больших данных с Python.
• Опыт участия в реальном соревновании на Kaggle.
• Навыки оптимизации моделей и управления памятью при работе с большими объемами данных.
• Способность строить ансамбли для улучшения предсказательной мощи.

🚀 Присоединяйтесь к нам, чтобы превратиться в эксперта по машинному обучению и выиграть соревнования с помощью линейной регрессии! 🏆