Regression is the process of learning relationships between inputs and continuous outputs from example data, which enables predictions for novel inputs. There are many kinds of regression algorithms, and the aim of this book is to explain which is the right one to use for each set of problems and how to prepare real-world data for it. With this book you will learn to define a simple regression problem and evaluate its performance. The book will help you understand how to properly parse a dataset, clean it, and create an output matrix optimally built for regression. You will begin with a simple regression algorithm to solve some data science problems and then progress to more complex algorithms. The book will enable you to use regression models to predict outcomes and take critical business decisions. Through the book, you will gain knowledge to use Python for building fast better linear models and to apply the results in Python or in any computer language you prefer.
Betala smidigt med kort, Klarna, Apple Pay eller Google Pay. Är du inte nöjd har du alltid 14 dagars ångerrätt. Läs mer i våra villkor. Har du några frågor, mejla oss på hello@memmo.org.
Memmo gör det enklare att plugga – var du än är i världen. Hos oss samlar du kursböcker och smarta studieverktyg på ett och samma ställe: sammanfattningar, quiz, poddar och flashcards. Och så Ted, din studiekompis som svarar på allt du undrar. Över 50 000 studenter pluggar redan här – byggt för att du ska lära dig snabbare och stressa mindre.