Denis Tepterev

8 марта

016 Шаг 4c - Сравнение прогнозов обучающего и тестового наборов в линейной регрессии

015 Шаг 4b - Создание точечного графика с линией регрессии в R с использованием ggplot2

014 Шаг 4a - Построение графика данных линейной регрессии в R ggplot2 Пошаговое руководство

013 Шаг 3 - Как использовать функцию predict--(--) в R для линейного регрессионного анализа

012 Шаг 2 - Подгонка простой линейной регрессии к функции R LM и краткое описание модели

011 Шаг 1 - Предварительная обработка данных в R, подготовка к моделированию линейной регрессии

009 Шаг 4b - Оценка производительности модели линейной регрессии на тестовых данных

008 Шаг 4a - Построение графика линейной регрессии с Визуализацией Реальной и Прогнозируемой заработной платы

007 Шаг 3 - Использование Scikit-Learn - метода прогнозирования линейной регрессии в Python

006 Шаг 2b - Основы машинного обучения Для обучения модели линейной регрессии на Python

005 Шаг 2a - Построение простой модели линейной регрессии с помощью Scikit-обучение на Python