✔️ پیشبینی قیمت خانه با استفاده از رگرسیون خطی در پایتون
در این پروژه:
🌻 دادههای مربوط به متراژ، تعداد اتاق، پارکینگ، انباری، آسانسور و آدرس بررسی شده
🌻 دادهها پیشپردازش شدن
🌻 مدل آموزش دیده و ارزیابی شده (با MSE و R²)
👈 یه مثال ساده و کاربردی برای یادگیری رگرسیون در یادگیری ماشین
📎 سورس کامل پروژه در گیتهاب:
https://github.com/ArefehKabiri/housePrice/tree/main
#sklearn | #pandas | #LinearRegression | @LearnPythonIcy
✔️ اگه تازهکاری تو یادگیری ماشین یا میخوای Logistic Regression رو عملی یاد بگیری، این پروژه رو از دست نده.
🌼 دیتا پیشپردازش شده
🌼 مدل آموزش دیده
🌼 نتایج ارزیابی شده
📎 سورس کامل پروژه در گیتهاب:
https://github.com/ArefehKabiri/titanicLogisticRegression/tree/main
#sklearn | #pandas | #LogisticRegression | @LearnPythonIcy
✔️ مدلتون خوب کار میکنه ولی عالی نیست؟
وقتشه با چند تکنیک پیشرفته، یک لول بالاتر ببریدش!
این ۵ روش باعث میشن مدلهای یادگیری عمیق عملکرد بهتری داشته باشن، حتی وقتی داده یا منابع محدوده.
توی این اسلایدها خیلی خلاصه و کاربردی گفتم هر تکنیک چیه و چرا مهمه.
👈 اسلاید آخر هم همه نکات رو یکجا جمعبندی کردم.
👀 کدوم تکنیک رو قبلاً امتحان کردی و جواب گرفتهای؟
#یادگیری_عمیق | #هوش_مصنوعی
#DeepLearning | #MachineLearning | #AI | #DataScience | #MLTips
@LearnPythonIcy