Machine Learning with Python and Scikit-Learn – Full Course
Watch this lesson to understand Machine Learning with Python and Scikit-Learn – Full Course — takes about 1080 minutes.
What You Will Learn
- मशीन लर्निंग के साथ पाइथन और स्किटी-लर्न का उपयोग करके लीनियर रिग्रेशन कैसे किया जाता है, यह सीखेंगे।
- वास्तविक दुनिया की समस्याओं पर लीनियर रिग्रेशन का उपयोग करके चिकित्सा व्यय की भविष्यवाणी कैसे करें, यह सीखेंगे।
- स्किटी-लर्न का उपयोग करके एक और एक से अधिक चरों के साथ लीनियर रिग्रेशन कैसे किया जाता है, यह सीखेंगे।
Key Concepts
- मशीन लर्निंग: यह एक ऐसी तकनीक है जिसमें कंप्यूटर को डेटा के आधार पर सीखने और भविष्यवाणी करने की क्षमता प्रदान की जाती है।
- लीनियर रिग्रेशन: यह एक मशीन लर्निंग मॉडल है जो एक स्वतंत्र चर और एक आश्रित चर के बीच संबंध को दर्शाने के लिए उपयोग किया जाता है।
- स्किटी-लर्न: यह एक पाइथन लाइब्रेरी है जो मशीन लर्निंग मॉडल्स को लागू करने के लिए उपयोग की जाती है।
Code Examples
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Lesson Summary
इस पाठ में, हमने मशीन लर्निंग के साथ पाइथन और स्किटी-लर्न का उपयोग करके लीनियर रिग्रेशन के बारे में सीखा। हमने एक वास्तविक दुनिया की समस्या पर लीनियर रिग्रेशन का उपयोग करके चिकित्सा व्यय की भविष्यवाणी कैसे करें, यह सीखा। हमने स्किटी-लर्न का उपयोग करके एक और एक से अधिक चरों के साथ लीनियर रिग्रेशन कैसे किया जाता है, यह भी सीखा। हमने मशीन लर्निंग, लीनियर रिग्रेशन, और स्किटी-लर्न जैसे महत्वपूर्ण अवधारणाओं को भी समझा। इस पाठ के माध्यम से, आप मशीन लर्निंग के साथ पाइथन और स्किटी-लर्न का उपयोग करके लीनियर रिग्रेशन को लागू करने की क्षमता प्राप्त करेंगे।
Practice Exercise
एक डेटासेट लें जिसमें एक स्वतंत्र चर और एक आश्रित चर हों। स्किटी-लर्न का उपयोग करके लीनियर रिग्रेशन मॉडल बनाएं और आश्रित चर की भविष्यवाणी करें।
What Is Next
अगले पाठ में, हम मशीन लर्निंग के साथ पाइथन और स्किटी-लर्न का उपयोग करके अन्य प्रकार के मशीन लर्निंग मॉडल्स के बारे में सीखेंगे। हम लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसीजन ट्री, और रैंडम फॉरेस्ट जैसे मॉडल्स को लागू करने की क्षमता प्राप्त करेंगे।
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